譯者| 朱先忠
審校| 孫淑娟
遷移學習是機器學習的一種類型，它是一種應用於已經訓練或預先訓練的神經網路的方法，而這些預先訓練的神經元網路是使用數百萬個資料點訓練出來的。
該技術目前最著名的用法是用來訓練深度神經網絡，因為這種方法在使用較少的資料訓練深度神經網路時表現出良好的性能。實際上，這種技術在資料科學領域也是很有用的，因為大多數真實世界的資料通常沒有數百萬個資料點來訓練出穩固的深度學習模型。
目前，已經存在許多使用數百萬個資料點訓練出來的模型，並且這些模型可以用於以最大精度來訓練複雜的深度學習神經網路。
在本教程中，您將學習如何使用遷移學習技術來訓練一個深度神經網路的完整過程。
在建立或訓練深度神經網路之前，您必須搞清楚有哪些選擇方案可用於遷移學習，以及必須使用哪一個方案來為專案訓練複雜的深度神經網路。
Keras應用程式是一種高級的深度學習模型，它提供了可用於預測、特徵提取和微調的預訓練權重。 Keras庫中內建提供了許多現成可用的模型，其中一些流行的模型包括：
【補充】Keras應用程式提供了一組深度學習模型，它們可與預先訓練的權重一起使用。有關這些模型的更具體的內容，請參考Keras官網內容。
在本文中，您將學習MobileNet模型在遷移學習中的應用。
在本節中，您將學習如何在短短的幾個步驟內為圖像識別建立一個自訂深度學習模型，而無需編寫任何一系列卷積神經網路（CNN），您只需對預訓練的模型加以微調，即可使得您的模型在訓練資料集上進行訓練。
在本文中，我們建立的深度學習模型將能夠辨識手勢語言數字的圖像。接下來，讓我們開始著手建立這個自訂深度學習模型。
要開始建立一個深度學習模型的過程，您首先需要準備好數據，您可以透過造訪一個名為Kaggle的網站，從數百萬個資料集中輕鬆選擇合適的資料集。當然，也存在不少其他網站為建立深度學習或機器學習模型提供可用的資料集。
但本文將使用的資料集取自Kaggle網站提供的美國手語數字資料集。
在下載資料集並將其儲存到本機儲存後，現在是時候對資料集執行一些預處理了，例如準備資料、將資料拆分為train目錄、valid目錄和test目錄、定義它們的路徑以及為訓練目的創建批次處理，等等。
下載資料集時，它包含從0到9資料的目錄，其中有三個子資料夾分別對應輸入影像、輸出影像以及一個名稱為CSV的資料夾。
接著，從每個目錄中刪除輸出影像和CSV資料夾，將輸入影像資料夾下的內容移至主目錄下，然後刪除輸入影像資料夾。
資料集的每個主目錄現在都擁有500張影像，您可以選擇保留所有影像。但出於演示目的，本文中每個目錄中只使用其中的200幅圖像。
最終，資料集的結構將如下圖所示：
資料集的資料夾結構
現在，讓我們從將資料集拆分為train、valid和test三個子目錄開始。
首先，我們來導入將在程式碼中進一步使用的函式庫。
# 导入需要的库 import os import shutil import random
以下是產生所需目錄並將資料移至特定目錄的程式碼。
#创建三个子目录：train、valid和test，并把数据组织到其下
os.chdir('D:SACHINJupyterHand Sign LanguageHand_Sign_Language_DL_ProjectAmerican-Sign-Language-Digits-Dataset')
#如果目录不存在则创建相应的子目录
if os.path.isdir('train/0/') is False:
os.mkdir('train')
os.mkdir('valid')
os.mkdir('test')
for i in range(0, 10):
#把0-9子目录移动到train子目录下
shutil.move(f'{i}', 'train')
os.mkdir(f'valid/{i}')
os.mkdir(f'test/{i}')
#从valid子目录下取90个样本图像
valid_samples = random.sample(os.listdir(f'train/{i}'), 90)
for j in valid_samples:
#把样本图像从子目录train移动到valid子目录
shutil.move(f'train/{i}/{j}', f'valid/{i}')
#从test子目录下取90个样本图像
test_samples = random.sample(os.listdir(f'train/{i}'), 10)
for k in test_samples:
#把样本图像从子目录train移动到test子目录
shutil.move(f'train/{i}/{k}', f'test/{i}')
os.chdir('../..')在上面的程式碼中，我們首先更改了資料集在本機儲存中對應的目錄，然後檢查是否已經存在train/0目錄；如果沒有，我們將分別建立train、valid和test子目錄。
然後，我們建立子目錄0到9，並將所有資料移到train目錄中，同時建立了valid和test這兩個子目錄下各自的子目錄0至9。
然後，我們在train目錄內的子目錄0到9上進行迭代，並從每個子目錄中隨機獲取90個圖像數據，並將它們移動到valid目錄內的相應子目錄。
對於測試目錄test也是如此。
【補充】在Python中執行高級檔案操作的shutil模組（手動將檔案或資料夾從一個目錄複製或移動到另一個目錄可能是一件非常痛苦的事情。有關詳細技巧，請參考文章https://medium.com/@geekpython/perform-high-level-file-operations-in-python-shutil-module-dfd71b149d32）。
建立所需的目錄後，現在需要定義train、valid和test這三個子目錄的路徑。
#为三个子目录train、valid和test分别指定路径 train_path = 'D:/SACHIN/Jupyter/Hand Sign Language/Hand_Sign_Language_DL_Project/American-Sign-Language-Digits-Dataset/train' valid_path = 'D:/SACHIN/Jupyter/Hand Sign Language/Hand_Sign_Language_DL_Project/American-Sign-Language-Digits-Dataset/valid' test_path = 'D:/SACHIN/Jupyter/Hand Sign Language/Hand_Sign_Language_DL_Project/American-Sign-Language-Digits-Dataset/test'
前訓練的深度學習模型需要一些預處理的數據，這些數據非常適合訓練。因此，資料需要採用預訓練模型所需的格式。
在應用任何預處理之前，讓我們導入TensorFlow及其實用程序，這些實用程式將在程式碼中進一步使用。
#导入TensorFlow及其实用程序 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.metrics import categorical_crossentropy from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.models import load_model
#创建训练、校验和测试图像的批次，并使用Mobilenet的预处理模型进行预处理 train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input).flow_from_directory( directory=train_path, target_size=(224,224), batch_size=10, shuffle=True) valid_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input).flow_from_directory( directory=valid_path, target_size=(224,224), batch_size=10, shuffle=True) test_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input).flow_from_directory( directory=test_path, target_size=(224,224), batch_size=10, shuffle=False)
我們使用了ImageDatagenerator，它採用了一個參數preprocessing_function，在該函數參數中，我們對MobileNet模型提供的映像進行了預處理。
接下來，呼叫flow_from_directory函數，其中我們提供了要訓練圖像的目錄和維度的路徑，因為MobileNet模型是為具有224x224維度的圖像訓練使用的。
再接下來，定義了批次大小－定義一次迭代中可以處理多少個影像，然後我們對影像處理順序進行隨機打亂。在此，我們沒有針對測試資料的影像進行隨機亂序，因為測試資料不會用於訓練。
在Jupyter筆記本或Google Colab中執行上述程式碼片段後，您將看到以下結果。
上述程式碼的輸出結果
ImageDataGenerator的一般應用場景是用於增廣數據，以下是使用Keras框架中ImageDataGenerator執行資料增廣的指南指南。
在將訓練和驗證資料擬合到模型中之前，深度學習模型MobileNet需要透過新增輸出層、刪除不必要的層以及使某些層不可訓練，從而獲得更好的準確性來進行微調。
以下程式碼將從Keras下載MobileNet模型並將其儲存在mobile變數中。您需要在第一次執行以下程式碼片段時連接到網際網路。
mobile = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet()
如果您运行以下代码，那么您将看到模型的摘要信息，在其中你可以看到一系列神经网络层的输出信息。
mobile.summary()
现在，我们将在模型中添加以10为单位的全连接输出层（也称“稠密层”）——因为从0到9将有10个输出。此外，我们从MobileNet模型中删除了最后六个层。
# 删除最后6层并添加一个输出层 x = mobile.layers[-6].output output = Dense(units=10, activation='softmax')(x)
然后，我们将所有输入和输出层添加到模型中。
model = Model(inputs=mobile.input, outputs=output)
现在，我们将最后23层设置成不可训练的——其实这是一个相对随意的数字。一般来说，这一具体数字是通过多次试验和错误获得的。该代码的唯一目的是通过使某些层不可训练来提高精度。
#我们不会训练最后23层——这里的23是一个相对随意的数字 for layer in mobile.layers[:-23]: layer.trainable=False
如果您看到了微调模型的摘要输出，那么您将注意到与前面看到的原始摘要相比，不可训练参数和层的数量存在一些差异。
model.summary()
接下来，我们要编译名为Adam的优化器，选择学习率为0.0001，以及损失函数，还有衡量模型的准确性的度量参数。
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
现在是准备好模型并根据训练和验证数据来开始训练的时候了。在下面的代码中，我们提供了训练和验证数据以及训练的总体轮回数。详细信息只是为了显示准确性进度，在这里您可以指定一个数字参数值为0、1或者2。
# 运行共10个轮回（epochs） model.fit(x=train_batches, validation_data=valid_batches, epochs=10, verbose=2)
如果您运行上面的代码片断，那么您将看到训练数据丢失和准确性的轮回的每一步的输出内容。对于验证数据，您也能够看到这样的输出结果。
显示有精度值的训练轮回步数
该模型现在已准备就绪，准确度得分为99%。现在请记住一件事：这个模型可能存在过度拟合，因此有可能对于给定数据集图像以外的图像表现不佳。
#检查模型是否存在；否则，保存模型
if os.path.isfile("D:/SACHIN/Models/Hand-Sign-Digit-Language/digit_model.h5") is False:
model.save("D:/SACHIN/Models/Hand-Sign-Digit-Language/digit_model.h5")上面的代码将检查是否已经有模型的副本。如果没有，则通过调用save函数在指定的路径中保存模型。
至此，模型已经经过训练，可以用于识别图像了。本节将介绍加载模型和编写准备图像、预测结果以及显示和打印预测结果的函数。
在编写任何代码之前，需要导入一些将在代码中进一步使用的必要的库。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image
对图像的预测将使用上面使用迁移学习技术创建的模型进行。因此，我们首先需要加载该模型，以供后面使用。
my_model = load_model("D:/SACHIN/Models/Hand-Sign-Digit-Language/digit_model.h5")在此，我们通过使用load_model函数，实现从指定路径加载模型，并将其存储在my_model变量中，以便在后面代码中进一步使用。
在向模型提供任何用于预测或识别的图像之前，我们需要提供模型所需的格式。
def preprocess_img(img_path): open_img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) img_arr = image.img_to_array(open_img)/255.0 img_reshape = img_arr.reshape(1, 224,224,3) return img_reshape
首先，我们要定义一个获取图像路径的函数preprocess_img，然后使用image实用程序中的load_img函数加载该图像，并将目标大小设置为224x224。然后将该图像转换成一个数组，并将该数组除以255.0，这样就将图像的像素值转换为0和1，然后将图像数组重新调整为形状（224，224，3），最后返回转换形状后的图像。
def predict_result(predict): pred = my_model.predict(predict) return np.argmax(pred[0], axis=-1)
这里，我们定义了一个函数predict_result，它接受predict参数，此参数基本上是一个预处理的图像。然后，我们调用模型的predict函数来预测结果。最后，从预测结果中返回最大值。
首先，我们将创建一个函数，它负责获取图像的路径，然后显示图像和预测结果。
#显示和预测图像的函数
def display_and_predict(img_path_input):
display_img = Image.open(img_path_input)
plt.imshow(display_img)
plt.show()
img = preprocess_img(img_path_input)
pred = predict_result(img)
print("Prediction: ", pred)上面这个函数display_and_predict首先获取图像的路径并使用PIL库中的Image.open函数打开该图像，然后使用matplotlib库来显示图像，然后将图像传递给preprep_img函数以便输出预测结果，最后使用predict_result函数获得结果并最终打印。
img_input = input("Enter the path of an image: ")
display_and_predict(img_input)如果您运行上面的程序片断并输入数据集中图像的路径，那么您将得到所期望的输出。
预测结果示意图
请注意，到目前为止该模型是使用迁移学习技术成功创建的，而无需编写任何一系列神经网络层相关代码。
现在，这个模型可以用于开发能够进行图像识别的Web应用程序了。文章的最后所附链接处提供了如何将该模型应用到Flask应用程序中的完整实现源码。
本文中我们介绍了使用预先训练的模型或迁移学习技术来制作一个定制的深度学习模型的过程。
到目前为止，您已经了解了创建一个完整的深度学习模型所涉及的每一步。归纳起来看，所使用的总体步骤包括：
最后，您可以从GitHub上获取本文示例项目完整的源代码。
朱先忠，51CTO社区编辑，51CTO专家博客、讲师，潍坊一所高校计算机教师，自由编程界老兵一枚。
原文标题：Trained A Custom Deep Learning Model Using A Transfer Learning Technique，作者：Sachin Pal
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