По всем вопросам обращайтесь на: info@litportal.ru
(©) 2003-2024.
✖
Искусственный интеллект в прикладных науках. Медицина
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
```
– `numpy` используется для работы с массивами чисел.
– `matplotlib.pyplot` используется для построения графиков.
– `tensorflow` – фреймворк глубокого обучения.
– `ImageDataGenerator` используется для предварительной обработки изображений перед подачей их в модель.
– `Sequential` используется для создания последовательной модели.
– `Conv2D`, `MaxPooling2D`, `Flatten` и `Dense` – типы слоев нейронной сети.
2. Загрузка данных:
```python
train_data_dir = 'path_to_training_data_directory'
test_data_dir = 'path_to_test_data_directory'
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
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')
```
– Здесь задаются пути к каталогам с обучающими и тестовыми данными.
– `ImageDataGenerator` используется для масштабирования значений пикселей в диапазоне от 0 до 1.
– `flow_from_directory` загружает изображения из указанных каталогов, изменяет их размер до 150x150 пикселей и разбивает их на пакеты размером 32 изображения.
3. Создание модели CNN:
```python
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')
])
```
– Создается последовательная модель.
– Добавляются слои свертки (`Conv2D`) и слои пулинга (`MaxPooling2D`), которые позволяют модели извлекать признаки из изображений.
– Последние слои – полносвязные слои (`Dense`), которые выполняют классификацию.
4. Компиляция модели:
```python
Другие электронные книги автора Джейд Картер
Другие аудиокниги автора Джейд Картер
Последний отзыв
интересный учебник