Cours pratiques - Deep learning
Charger & entrainer le réseau sur des images :…
Petit comparatif sur deux méthodes permettant de chargeur un dataset pour entrainer un réseau de neurones via Tensorflow et Keras.
Fit()
Cela permet d’envoyer en un seul coup l’ensemble du dataset au réseau de neurones. En conséquence, on doit être sur que le dataset puisse rentrer en RAM.
C’est donc plutôt adapté pour les petits dataset.
Générer les fichiers numpy en local
On commence par définir nos tableau qui vont contenir nos images. Pour cela je vous donne deux méthodes différentes :
Maintenant on va parcourir un dossier supposé contenant nos images que l’on souhaite ajouter à nos deux précédents tableau. Je vous montre selon les deux types d’initialisation faîte précédemment. Pour chaque image que l’on aura, on va devoir les ouvrir et les transformer en tenseur de taille 3 (largeur x hauteur x canal, ou canal=3 si RGB ou canal=1 si Noir/Blanc). Une couleur peut avoir un gradient allant de 0 à 255, selon son intensité. Pour chaque pixel, on aura alors des triplets (0<Intensité rouge<255, 0<intensité vert<255, 0<intensité bleu<255). Pour des raisons d’optimisation, les réseaux apprennent plus facilement sur des valeurs normalisés. Pour cela, je vais divisé par 255 les valeurs, pour avoir des valeurs comprises entre 0 et 1.
Maintenant on les enregistre en local :
Charger les fichiers numpy
On a plus qu’a charger les fichiers précédemment sauvegardé en local, et de les fournir directement au réseau via la méthode fit():
Fit_Generator()
On se sert de générateurs afin d’envoyer des mini-lots (batch) de notre dataset au réseau.
C’est donc plutôt adapté pour les grands dataset et convient donc mieux aux problématiques rencontré dans la vie réel. Cela permet en plus d’ajouter de la data augmentation à la volée, donc pratique !
Besoin de data augmentation ?
C’est ici que l’on défini notre data augmentation. Vous pouvez laisser vide si vous n’en souhaitez pas. On laisse juste la normalisation des données, comme vu précédemment :
Chargement des données
On peut charger les données directement via un dossier spécifique ou via un dataframe de pandas. Gardez un seed identique permettant de synchro les deux générateurs sur les mêmes images en entrée entre sa donnée et son label.
Via un dossier spécifique
Via un datafame pandas
Train & Validation set depuis un même dossier commun
Simple exemple pour de la segmentation d’image. Mais selon votre problématique vous devrez changez dans la méthode flow_from_directory/dataframe le class_mode (type de vos données en Y, catégorie, binaire, etc.) et le classes (liste de vos classes [chiens, chats, etc.])
