TF2 0 Transfer Learning
================ by Jawad Haider
Transfer Learning¶
# Install TensorFlow
# !pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0-rc0
try:
%tensorflow_version 2.x # Colab only.
except Exception:
pass
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
`%tensorflow_version` only switches the major version: `1.x` or `2.x`.
You set: `2.x # Colab only.`. This will be interpreted as: `2.x`.
TensorFlow is already loaded. Please restart the runtime to change versions.
2.0.0-rc0
# More imports
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 as PretrainedModel, \
preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import SGD, Adam
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from glob import glob
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sys, os
# Data from: https://mmspg.epfl.ch/downloads/food-image-datasets/
# !wget --passive-ftp --prefer-family=ipv4 --ftp-user FoodImage@grebvm2.epfl.ch \
# --ftp-password Cahc1moo -nc ftp://tremplin.epfl.ch/Food-5K.zip
!wget -nc https://lazyprogrammer.me/course_files/Food-5K.zip
File ‘Food-5K.zip’ already there; not retrieving.
sample_data
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0_1362.jpg 0_399.jpg 0_785.jpg 1_1170.jpg 1_206.jpg 1_593.jpg 1_97.jpg
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0_1364.jpg 0_3.jpg 0_787.jpg 1_1172.jpg 1_208.jpg 1_595.jpg 1_981.jpg
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0_1375.jpg 0_410.jpg 0_798.jpg 1_1183.jpg 1_219.jpg 1_605.jpg 1_992.jpg
0_1376.jpg 0_411.jpg 0_799.jpg 1_1184.jpg 1_21.jpg 1_606.jpg 1_993.jpg
0_1377.jpg 0_412.jpg 0_79.jpg 1_1185.jpg 1_220.jpg 1_607.jpg 1_994.jpg
0_1378.jpg 0_413.jpg 0_7.jpg 1_1186.jpg 1_221.jpg 1_608.jpg 1_995.jpg
0_1379.jpg 0_414.jpg 0_800.jpg 1_1187.jpg 1_222.jpg 1_609.jpg 1_996.jpg
0_137.jpg 0_415.jpg 0_801.jpg 1_1188.jpg 1_223.jpg 1_60.jpg 1_997.jpg
0_1380.jpg 0_416.jpg 0_802.jpg 1_1189.jpg 1_224.jpg 1_610.jpg 1_998.jpg
0_1381.jpg 0_417.jpg 0_803.jpg 1_118.jpg 1_225.jpg 1_611.jpg 1_999.jpg
0_1382.jpg 0_418.jpg 0_804.jpg 1_1190.jpg 1_226.jpg 1_612.jpg 1_99.jpg
0_1383.jpg 0_419.jpg 0_805.jpg 1_1191.jpg 1_227.jpg 1_613.jpg 1_9.jpg
0_1384.jpg 0_41.jpg 0_806.jpg 1_1192.jpg 1_228.jpg 1_614.jpg
0_1385.jpg 0_420.jpg 0_807.jpg 1_1193.jpg 1_229.jpg 1_615.jpg
0_1386.jpg 0_421.jpg 0_808.jpg 1_1194.jpg 1_22.jpg 1_616.jpg
# Food images start with 1, non-food images start with 0
plt.imshow(image.load_img('training/1_616.jpg'))
plt.show()
# Make directories to store the data Keras-style
!mkdir data/train
!mkdir data/test
!mkdir data/train/nonfood
!mkdir data/train/food
!mkdir data/test/nonfood
!mkdir data/test/food
# Move the images
# Note: we will consider 'training' to be the train set
# 'validation' folder will be the test set
# ignore the 'evaluation' set
!mv training/0*.jpg data/train/nonfood
!mv training/1*.jpg data/train/food
!mv validation/0*.jpg data/test/nonfood
!mv validation/1*.jpg data/test/food
# These images are pretty big and of different sizes
# Let's load them all in as the same (smaller) size
IMAGE_SIZE = [200, 200]
# useful for getting number of files
image_files = glob(train_path + '/*/*.jpg')
valid_image_files = glob(valid_path + '/*/*.jpg')
Model: "model_3"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_3 (InputLayer) [(None, 200, 200, 3)] 0
_________________________________________________________________
block1_conv1 (Conv2D) (None, 200, 200, 64) 1792
_________________________________________________________________
block1_conv2 (Conv2D) (None, 200, 200, 64) 36928
_________________________________________________________________
block1_pool (MaxPooling2D) (None, 100, 100, 64) 0
_________________________________________________________________
block2_conv1 (Conv2D) (None, 100, 100, 128) 73856
_________________________________________________________________
block2_conv2 (Conv2D) (None, 100, 100, 128) 147584
_________________________________________________________________
block2_pool (MaxPooling2D) (None, 50, 50, 128) 0
_________________________________________________________________
block3_conv1 (Conv2D) (None, 50, 50, 256) 295168
_________________________________________________________________
block3_conv2 (Conv2D) (None, 50, 50, 256) 590080
_________________________________________________________________
block3_conv3 (Conv2D) (None, 50, 50, 256) 590080
_________________________________________________________________
block3_pool (MaxPooling2D) (None, 25, 25, 256) 0
_________________________________________________________________
block4_conv1 (Conv2D) (None, 25, 25, 512) 1180160
_________________________________________________________________
block4_conv2 (Conv2D) (None, 25, 25, 512) 2359808
_________________________________________________________________
block4_conv3 (Conv2D) (None, 25, 25, 512) 2359808
_________________________________________________________________
block4_pool (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 512) 0
_________________________________________________________________
block5_conv1 (Conv2D) (None, 12, 12, 512) 2359808
_________________________________________________________________
block5_conv2 (Conv2D) (None, 12, 12, 512) 2359808
_________________________________________________________________
block5_conv3 (Conv2D) (None, 12, 12, 512) 2359808
_________________________________________________________________
block5_pool (MaxPooling2D) (None, 6, 6, 512) 0
_________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten) (None, 18432) 0
=================================================================
Total params: 14,714,688
Trainable params: 14,714,688
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
# create an instance of ImageDataGenerator
gen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
batch_size = 128
# create generators
train_generator = gen.flow_from_directory(
train_path,
target_size=IMAGE_SIZE,
batch_size=batch_size,
class_mode='binary',
)
valid_generator = gen.flow_from_directory(
valid_path,
target_size=IMAGE_SIZE,
batch_size=batch_size,
class_mode='binary',
)
Found 3000 images belonging to 2 classes.
Found 1000 images belonging to 2 classes.
Ntrain = len(image_files)
Nvalid = len(valid_image_files)
# Figure out the output size
feat = model.predict(np.random.random([1] + IMAGE_SIZE + [3]))
D = feat.shape[1]
X_train = np.zeros((Ntrain, D))
Y_train = np.zeros(Ntrain)
X_valid = np.zeros((Nvalid, D))
Y_valid = np.zeros(Nvalid)
# populate X_train and Y_train
i = 0
for x, y in train_generator:
# get features
features = model.predict(x)
# size of the batch (may not always be batch_size)
sz = len(y)
# assign to X_train and Ytrain
X_train[i:i + sz] = features
Y_train[i:i + sz] = y
# increment i
i += sz
print(i)
if i >= Ntrain:
print('breaking now')
break
print(i)
128
256
384
512
640
768
896
1024
1152
1280
1408
1536
1664
1792
1920
2048
2176
2304
2432
2560
2688
2816
2944
3000
breaking now
3000
# populate X_valid and Y_valid
i = 0
for x, y in valid_generator:
# get features
features = model.predict(x)
# size of the batch (may not always be batch_size)
sz = len(y)
# assign to X_train and Ytrain
X_valid[i:i + sz] = features
Y_valid[i:i + sz] = y
# increment i
i += sz
if i >= Nvalid:
print('breaking now')
break
print(i)
breaking now
1000
(749.7380981445312, 0.0)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train2 = scaler.fit_transform(X_train)
X_valid2 = scaler.transform(X_valid)
# Try the built-in logistic regression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logr = LogisticRegression()
logr.fit(X_train2, Y_train)
print(logr.score(X_train2, Y_train))
print(logr.score(X_valid2, Y_valid))
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.
FutureWarning)
1.0
0.977
# Do logistic regression in Tensorflow
i = Input(shape=(D,))
x = Dense(1, activation='sigmoid')(i)
linearmodel = Model(i, x)
# Can try both normalized and unnormalized data
r = linearmodel.fit(
X_train, Y_train,
batch_size=128,
epochs=10,
validation_data=(X_valid, Y_valid),
)
Train on 3000 samples, validate on 1000 samples
Epoch 1/10
WARNING:tensorflow:Entity <function Function._initialize_uninitialized_variables.<locals>.initialize_variables at 0x7f7c18dd5598> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: module 'gast' has no attribute 'Num'
WARNING: Entity <function Function._initialize_uninitialized_variables.<locals>.initialize_variables at 0x7f7c18dd5598> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutoGraph team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output. Cause: module 'gast' has no attribute 'Num'
3000/3000 [==============================] - 1s 312us/sample - loss: 0.9217 - accuracy: 0.9293 - val_loss: 0.3271 - val_accuracy: 0.9780
Epoch 2/10
3000/3000 [==============================] - 0s 166us/sample - loss: 0.1115 - accuracy: 0.9893 - val_loss: 0.3457 - val_accuracy: 0.9740
Epoch 3/10
3000/3000 [==============================] - 0s 157us/sample - loss: 0.0210 - accuracy: 0.9977 - val_loss: 0.3130 - val_accuracy: 0.9810
Epoch 4/10
3000/3000 [==============================] - 0s 159us/sample - loss: 8.7803e-04 - accuracy: 0.9993 - val_loss: 0.3244 - val_accuracy: 0.9810
Epoch 5/10
3000/3000 [==============================] - 0s 154us/sample - loss: 2.6010e-05 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3252 - val_accuracy: 0.9810
Epoch 6/10
3000/3000 [==============================] - 0s 159us/sample - loss: 8.5458e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3254 - val_accuracy: 0.9800
Epoch 7/10
3000/3000 [==============================] - 0s 155us/sample - loss: 6.6527e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3254 - val_accuracy: 0.9800
Epoch 8/10
3000/3000 [==============================] - 0s 152us/sample - loss: 5.8428e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3252 - val_accuracy: 0.9800
Epoch 9/10
3000/3000 [==============================] - 0s 151us/sample - loss: 4.0881e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3251 - val_accuracy: 0.9800
Epoch 10/10
3000/3000 [==============================] - 0s 153us/sample - loss: 3.6229e-06 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.3251 - val_accuracy: 0.9800
# loss
plt.plot(r.history['loss'], label='train loss')
plt.plot(r.history['val_loss'], label='val loss')
plt.legend()
plt.show()
# accuracies
plt.plot(r.history['accuracy'], label='train acc')
plt.plot(r.history['val_accuracy'], label='val acc')
plt.legend()
plt.show()
