已有标注好的图像数据集，如何构建深度卷积网络训练分类

已经标注好数据集了，怎么实现卷积深度网络训练分类python

import tensorflow as tf
import pathlib

imgdir_path = pathlib.Path('D:\\1')

file_list = sorted([str(path) for path in imgdir_path.glob('*.jpg')])

print(file_list)
import matplotlib.pyplot as plt
import os


fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
for i,file in enumerate(file_list):
    img_raw = tf.io.read_file(file)
    img = tf.image.decode_image(img_raw)
    print('Image shape: ', img.shape)
    ax = fig.add_subplot(2, 800, i+1)
    ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])
    ax.imshow(img)
    ax.set_title(os.path.basename(file), size=15)
    
# plt.savefig('ch13-catdot-examples.pdf')
plt.tight_layout()
plt.show()
labels = [1 if 'malignant' in os.path.basename(file) else 0
          for file in file_list]
print(labels)
ds_files_labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (file_list, labels))

for item in ds_files_labels:
    print(item[0].numpy(), item[1].numpy())
def load_and_preprocess(path, label):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [img_height, img_width])
    image /= 255.0

    return image, label

img_width, img_height = 120, 80

ds_images_labels = ds_files_labels.map(load_and_preprocess)

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
for i,example in enumerate(ds_images_labels):
    print(example[0].shape, example[1].numpy())
    ax = fig.add_subplot(2, 800, i+1)
    ax.set_xticks([]); ax.set_yticks([])
    ax.imshow(example[0])
    ax.set_title('{}'.format(example[1].numpy()), 
                 size=15)
    
plt.tight_layout()
#plt.savefig('ch13-catdog-dataset.pdf')
plt.show()

你好，能将数据集发我吗

new bing gpt4是这样说的，参考下面概述和代码：
如果已经有了一个标注好的图像数据集，那么可以使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）来构建一个深度卷积神经网络（CNN）来进行图像分类。

首先，需要将数据集划分为训练集和测试集。然后，可以定义一个 CNN 模型，该模型通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。接下来，需要定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降），并使用训练集中的数据来训练模型。

在训练过程中，可以定期评估模型在测试集上的性能，并根据需要调整模型的超参数。当模型训练完成后，可以使用它来对新的图像进行分类。

使用 Python 来实现深度卷积神经网络进行图像分类，可以使用深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。下面是一个简单的例子，展示了如何使用 TensorFlow 来构建和训练一个简单的 CNN 模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 加载并预处理数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 定义 CNN 模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

上面的代码使用了 CIFAR-10 数据集作为示例。需要根据自己的数据集来调整数据加载和预处理的代码。此外，也可以根据需要调整模型的结构和超参数。

这只是一个简单的例子，实际应用中构建和训练一个深度卷积神经网络需要更多的细节和技巧。建议查阅相关文献和教程，以便更好地了解如何使用深度学习框架来构建和训练 CNN 模型。

该回答引用ChatGPT
针对已经标注好的图像数据集，可以通过以下步骤构建深度卷积网络进行分类训练：
1. 加载数据集并进行预处理
首先，需要将数据集加载到内存中，并对每张图片进行预处理，包括读取图片、解码、调整大小和归一化等操作。可以使用TensorFlow的tf.data.Dataset API来实现数据集的加载和预处理，具体代码如下：

python
def load_and_preprocess(path, label):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [img_height, img_width])
    image /= 255.0
    return image, label
img_width, img_height = 120, 80
ds_images_labels = ds_files_labels.map(load_and_preprocess)

其中，load_and_preprocess函数用于对每张图片进行预处理，包括读取图片、解码、调整大小和归一化等操作。img_width和img_height分别表示调整后的图片宽度和高度。ds_files_labels是之前构建的数据集，包含每张图片的路径和标签信息。通过调用map函数，可以对数据集中的每个元素（即每张图片）应用load_and_preprocess函数进行预处理，得到新的数据集ds_images_labels。
2. 划分训练集和测试集
为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用TensorFlow的tf.data.Dataset API来实现数据集的划分，具体代码如下：

python
ds_size = len(file_list)
train_size = int(ds_size * 0.7)
val_size = int(ds_size * 0.2)
test_size = ds_size - train_size - val_size
ds_train = ds_images_labels.take(train_size)
ds_val = ds_images_labels.skip(train_size).take(val_size)
ds_test = ds_images_labels.skip(train_size + val_size).take(test_size)

其中，ds_size表示数据集的大小，train_size、val_size和test_size分别表示训练集、验证集和测试集的大小。通过调用take和skip函数，可以将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
3. 构建模型
构建深度卷积网络模型，可以使用TensorFlow的Keras API来实现。具体代码如下：

python
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

其中，模型包含三个卷积层和两个全连接层。卷积层用于提取图像特征，全连接层用于分类。最后一层使用sigmoid激活函数，输出一个0到1之间的概率值，表示图片属于正类的概率。
4. 编译模型
在训练模型之前，需要对模型进行编译，包括指定损失函数、优化器和评估指标等。具体代码如下：

python
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

其中，优化器使用Adam算法，损失函数使用二元交叉熵，评估指标使用准确率。
5. 训练模型
使用训练集对模型进行训练，可以使用TensorFlow的fit函数来实现。具体代码如下：

python
history = model.fit(ds_train.batch(32),
                    epochs=10,
                    validation_data=ds_val.batch(32))

其中，batch函数用于将数据集划分为批次，每个批次包含32张图片。epochs表示训练轮数，validation_data表示验证集。
6. 评估模型
使用测试集对模型进行评估，可以使用TensorFlow的evaluate函数来实现。具体代码如下：

python
test_loss, test_acc = model.evaluate(ds_test.batch(32))
print('Test accuracy:', test_acc)

其中，test_loss表示测试集上的损失值，test_acc表示测试集上的准确率。
7. 使用模型进行预测
使用训练好的模型对新的图片进行分类预测，可以使用TensorFlow的predict函数来实现。具体代码如下：

python
predictions = model.predict(ds_test.batch(32))

其中，predictions表示模型对测试集中每张图片的预测结果，是一个0到1之间的概率值。可以根据概率值来判断图片属于哪个类别。

你是啥数据，用yolo8效果不错

该回答引用ChatGPT
针对已经标注好的图像数据集，可以通过以下步骤构建深度卷积网络进行分类训练：
1. 加载数据集并进行预处理
首先，需要将数据集加载到内存中，并对每张图片进行预处理，包括读取图片、解码、调整大小和归一化等操作。可以使用TensorFlow的tf.data.Dataset API来实现数据集的加载和预处理，具体代码如下：

python
def load_and_preprocess(path, label):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [img_height, img_width])
    image /= 255.0
    return image, label
img_width, img_height = 120, 80
ds_images_labels = ds_files_labels.map(load_and_preprocess)

其中，load_and_preprocess函数用于对每张图片进行预处理，包括读取图片、解码、调整大小和归一化等操作。img_width和img_height分别表示调整后的图片宽度和高度。ds_files_labels是之前构建的数据集，包含每张图片的路径和标签信息。通过调用map函数，可以对数据集中的每个元素（即每张图片）应用load_and_preprocess函数进行预处理，得到新的数据集ds_images_labels。
2. 划分训练集和测试集
为了评估模型的性能，需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用TensorFlow的tf.data.Dataset API中的take和skip函数来实现数据集的划分，具体代码如下：

python
train_size = int(len(file_list) * 0.8)
train_ds = ds_images_labels.take(train_size).shuffle(train_size).batch(batch_size)
test_ds = ds_images_labels.skip(train_size).batch(batch_size)

其中，train_size表示训练集的大小，可以根据实际情况进行调整。train_ds和test_ds分别表示训练集和测试集，通过调用take和skip函数实现数据集的划分。shuffle函数用于打乱训练集中的元素顺序，batch函数用于将数据集中的元素按照batch_size大小进行分组。
3. 构建模型
构建深度卷积网络模型，可以使用TensorFlow的Keras API来实现。具体代码如下：

python
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

其中，Sequential函数用于创建一个序列模型，即将多个网络层按照顺序堆叠起来。Conv2D函数用于添加卷积层，MaxPooling2D函数用于添加池化层，Flatten函数用于将多维输入展平为一维输入，Dense函数用于添加全连接层。最后一层使用sigmoid激活函数，用于输出二分类结果。
4. 编译模型
在训练模型之前，需要对模型进行编译，包括指定损失函数、优化器和评估指标等。具体代码如下：

python
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

其中，optimizer参数指定优化器，loss参数指定损失函数，metrics参数指定评估指标。
5. 训练模型
对于已经编译好的模型，可以使用fit函数进行训练。具体代码如下：

python
history = model.fit(train_ds, epochs=num_epochs,
                    validation_data=test_ds)

其中，train_ds表示训练集，epochs表示训练轮数，validation_data表示测试集。fit函数会返回训练过程中的历史记录，包括训练集和测试集的损失和准确率等信息。
6. 评估模型
训练完成后，可以使用evaluate函数对模型进行评估。具体代码如下：

python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_ds)
print('Test accuracy:', test_acc)

其中，test_ds表示测试集，evaluate函数会返回测试集的损失和准确率等信息。
完整代码如下：

python
import tensorflow as tf
import pathlib
imgdir_path = pathlib.Path('D:\\\\1')
file_list = sorted([str(path) for path in imgdir_path.glob('*.jpg')])
labels = [1 if 'malignant' in os.path.basename(file) else 0
          for file in file_list]
ds_files_labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (file_list, labels))
def load_and_preprocess(path, label):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [img_height, img_width])
    image /= 255.0
    return image, label
img_width, img_height = 120, 80
ds_images_labels = ds_files_labels.map(load_and_preprocess)
train_size = int(len(file_list) * 0.8)
batch_size = 32
num_epochs = 10
train_ds = ds_images_labels.take(train_size).shuffle(train_size).batch(batch_size)
test_ds = ds_images_labels.skip(train_size).batch(batch_size)
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_ds, epochs=num_epochs,
                    validation_data=test_ds)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_ds)
print('Test accuracy:', test_acc)

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/361578
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习中的线性回归，回归数据分析超详细解析
• 除此之外, 这篇博客: 利用 python 在本地数据集创建训练集和测试集中的 根据自己的数据集，自动划分训练集、测试集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 举个栗子：
  	已经分好的文件：
  

  

  	origin 文件夹有三类数据：good，bad，m，每类文件夹包含不同数量的图片，如下：
  

  

  	需要生成数据集的文件：
  

  

  	结果：根据设置好的比例，划分数据集和测试集
  

  
  
  

  	完整代码：
  

  import random
  import os
  import shutil
  import glob
  class get_data_sets():
      '''
      input_address：输入地址
      output_adddress：输出的地址
      train_ratio：训练集站比，(0,1)
      '''
      def __init__(self,input_address,output_adddress, train_ratio):
          self.__input_address = input_address
          self.__output_address = output_address
          self.__train_ratio = train_ratio
      def run(self):
          #获取数据种类
          class_address_list = glob.glob(self.__input_address + '\*')
          class_name_list = [ class_address.split('\\')[-1] for class_address in class_address_list ]
          #print
          print('数据分类为 {} \n训练集占比 {}'.format((class_name_list), self.__train_ratio))
          
          #新建训练、测试文件夹
          train_address = self.__output_address + '/train'
          test_address = self.__output_address + '/test'
          
          os.mkdir(train_address)
          os.mkdir(test_address)
          
          #在训练、测试文件夹 新建 类型 文件
          for class_name in class_name_list:
              os.mkdir(train_address + '/{}'.format(class_name))
              os.mkdir(test_address + '/{}'.format(class_name))
          
          #获取训练、测试数据
          class_num = [ len(os.listdir(all_class_address))  for all_class_address in class_address_list ] # 获取每类数据长度
          
          random.seed(2) #设置种子，保证每次分类一致
          train_address_list = [train_address + '/{}'.format(class_name)  for class_name in class_name_list]
          test_address_list = [test_address + '/{}'.format(class_name)  for class_name in class_name_list]
  
          #复制文件
          for i,num in enumerate(class_num):
              all_index = set(range(num))
              train_index = random.sample(all_index,int(self.__train_ratio*num))
              test_index = all_index - set(train_index)
              
              data_list = glob.glob(class_address_list[i] + '\*')
                 
              for _ in train_index:
                  shutil.copy(data_list[_], train_address_list[i])
  
              for _ in test_index:
                  shutil.copy(data_list[_], test_address_list[i] )
          
          print('创建完成')
          
  
  
  

  	运行代码：
  

  input_address = r"D:\A_test\csdn_test\data_sets\origin"
  output_address = "D:\A_test\csdn_test\data_sets\data"
  a = get_data_sets(input_address,output_address,0.6)
  a.run()
  

  

• 您还可以看一下 黄勇老师的Python从入门到实战 基础入门视频教程（讲解超细致）课程中的 子类不能继承父类的私有···小节, 巩固相关知识点
  

该回答引用ChatGPT：
要训练卷积神经网络进行分类，需要按照以下步骤进行：

1 定义模型结构：可以使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块来定义模型结构，例如使用 tf.keras.Sequential 构建一个序列模型。

2 编译模型：使用 model.compile() 方法来编译模型，并设置损失函数、优化器和评估指标。

3 训练模型：使用 model.fit() 方法来训练模型，并设置训练集、批量大小和训练轮数等参数。

以下是一个示例代码，演示如何使用 TensorFlow 训练一个卷积神经网络进行分类：

import tensorflow as tf
import pathlib

imgdir_path = pathlib.Path('D:\\1')

file_list = sorted([str(path) for path in imgdir_path.glob('*.jpg')])

labels = [1 if 'malignant' in file else 0 for file in file_list]

ds_files_labels = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (file_list, labels))

def load_and_preprocess(path, label):
    image = tf.io.read_file(path)
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize(image, [img_height, img_width])
    image /= 255.0

    return image, label

img_width, img_height = 120, 80

ds_images_labels = ds_files_labels.map(load_and_preprocess)

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(ds_images_labels.batch(32),
                    epochs=10,
                    validation_split=0.2)

在这个示例代码中，我们首先定义了模型结构，包含三个卷积层和两个全连接层。接着，我们使用 model.compile() 方法编译模型，设置了优化器为 Adam，损失函数为二元交叉熵，评估指标为准确率。最后，我们使用 model.fit() 方法训练模型，将数据集使用 batch() 方法批量读入，设置了训练轮数为 10 轮，其中 20% 的数据作为验证集进行验证。