Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина

Автор

Джейд Картер

Год написания книги

2024

Теги

<< 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 12 >>

На страницу:

Перейти

5 из 12

Настройки чтения

Размер шрифта

Высота строк

Поля

train_data_dir,

target_size=(150, 150),

batch_size=32,

class_mode='binary')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(

test_data_dir,

target_size=(150, 150),

batch_size=32,

class_mode='binary')

# Создание модели CNN

model = Sequential([

Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),

MaxPooling2D(2, 2),

Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D(2, 2),

Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D(2, 2),

Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

MaxPooling2D(2, 2),

Flatten(),

Dense(512, activation='relu'),

Dense(1, activation='sigmoid')

])

# Компиляция модели

model.compile(loss='binary_crossentropy',

optimizer='adam',

metrics=['accuracy'])

# Обучение модели

history = model.fit(

train_generator,

steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size,

epochs=10,

validation_data=test_generator,

validation_steps=test_generator.samples/test_generator.batch_size)

# График точности и потерь

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')

plt.xlabel('Epoch')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend()

plt.show()

```

Этот пример демонстрирует создание и обучение модели сверточной нейронной сети (CNN) для классификации медицинских изображений. Обратите внимание, что для запуска этого кода вам потребуется наличие набора данных медицинских изображений и указание правильных путей к этим данным в переменных `train_data_dir` и `test_data_dir`.

Разберем этапы кода подробнее.

1. Импорт библиотек:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator