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> 画像を読み込む際、画像の入ったフォルダを指定して
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全データを読み込むということをしたいのですが、その場合はどうすればよろしいでしょうか。
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以下のようにすればよいです。
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1. glob.glob() でファイル一覧を取得する。
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2. PIL.Image.open() で画像を読み込む。
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# 2クラス分類を Keras でやる手順
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+
## サンプルをした使用するデータセット
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+
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+
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+
[Kaggle Cats and Dogs Dataset](https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765)
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+
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+
解凍すると、以下のようになっている。
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+
```
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30
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+
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+
PetImages
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+
├── Cat: 猫の画像が入っている
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+
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└── Dog: 犬の画像が入っている
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```
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38
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+
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40
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41
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+
画像を学習用とテスト用に分割する。
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+
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43
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+
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44
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+
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45
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+
```
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46
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+
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47
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+
'''
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48
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+
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49
|
+
以下のようなクラスごとにフォルダ分けされたディレクトリ構造を学習用、テスト用に分割する。
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50
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+
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51
|
+
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52
|
+
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53
|
+
input_dirpath
|
54
|
+
|
55
|
+
├── Cat
|
56
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+
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57
|
+
└── Dog
|
58
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+
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59
|
+
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60
|
+
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61
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+
↓
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62
|
+
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63
|
+
|
64
|
+
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65
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+
dataset
|
66
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+
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67
|
+
├── test
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68
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+
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69
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+
│ ├── cat
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70
|
+
|
71
|
+
│ └── dog
|
72
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+
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73
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+
└── train
|
74
|
+
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75
|
+
├── cat
|
76
|
+
|
77
|
+
└── dog
|
78
|
+
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79
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+
'''
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80
|
+
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81
|
+
import glob
|
82
|
+
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83
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+
import os
|
84
|
+
|
85
|
+
import shutil
|
86
|
+
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87
|
+
from PIL import Image
|
88
|
+
|
89
|
+
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
90
|
+
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91
|
+
|
92
|
+
|
93
|
+
# dataset/train/dog/11702.jpg
|
94
|
+
|
95
|
+
|
96
|
+
|
97
|
+
input_dirpath = 'PetImages'
|
98
|
+
|
99
|
+
output_dirpath = 'dataset'
|
100
|
+
|
101
|
+
|
102
|
+
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103
|
+
for sub_dirpath in glob.glob(os.path.join(input_dirpath, '*')):
|
104
|
+
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105
|
+
class_name = os.path.basename(sub_dirpath).lower()
|
106
|
+
|
107
|
+
|
108
|
+
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109
|
+
# 出力用のディレクトリを作成する。
|
110
|
+
|
111
|
+
train_dirpath = os.path.join(output_dirpath, 'train', class_name)
|
112
|
+
|
113
|
+
test_dirpath = os.path.join(output_dirpath, 'test', class_name)
|
114
|
+
|
115
|
+
os.makedirs(train_dirpath, exist_ok=True)
|
116
|
+
|
117
|
+
os.makedirs(test_dirpath, exist_ok=True)
|
118
|
+
|
119
|
+
|
120
|
+
|
121
|
+
# サブディレクトリ配下の画像パスを取得する。
|
122
|
+
|
123
|
+
img_paths = glob.glob(os.path.join(sub_dirpath, '*.jpg'))
|
124
|
+
|
125
|
+
print('class {}: {} images found.'.format(class_name, len(img_paths)))
|
126
|
+
|
127
|
+
|
128
|
+
|
129
|
+
# 画像パスを学習用、テスト用に分割する。
|
130
|
+
|
131
|
+
train_paths, test_paths = train_test_split(img_paths, test_size=0.2)
|
132
|
+
|
133
|
+
for img_paths, to_dirpath in zip([train_paths, test_paths], [train_dirpath, test_dirpath]):
|
134
|
+
|
135
|
+
for img_path in img_paths:
|
136
|
+
|
137
|
+
to_filepath = os.path.join(to_dirpath, os.path.basename(img_path))
|
138
|
+
|
139
|
+
|
140
|
+
|
141
|
+
try:
|
142
|
+
|
143
|
+
img = Image.open(img_path)
|
144
|
+
|
145
|
+
img.verify() # 画像が壊れていないかチェック
|
146
|
+
|
147
|
+
img._getexif() # exif の壊れていないかチェック
|
148
|
+
|
149
|
+
# 問題ない画像ファイルならコピー
|
150
|
+
|
151
|
+
shutil.copy(img_path, to_filepath)
|
152
|
+
|
153
|
+
# print('{} ---> {}'.format(img_path, to_filepath))
|
154
|
+
|
155
|
+
except Exception:
|
156
|
+
|
157
|
+
# 壊れた画像ファイルはスキップ
|
158
|
+
|
159
|
+
print('Invalid image found. {}'.format(img_path))
|
160
|
+
|
161
|
+
```
|
162
|
+
|
163
|
+
|
164
|
+
|
165
|
+
## 学習済みの ResNet-50 でモデルを作成する。
|
166
|
+
|
167
|
+
|
168
|
+
|
169
|
+
fine-tuning でやりたいので、ImageNet で学習済みの ResNet-50 のモデルのあとに全結合層をくっつけて、モデルを作成する。
|
170
|
+
|
171
|
+
|
172
|
+
|
173
|
+
```
|
174
|
+
|
175
|
+
import numpy as np
|
176
|
+
|
177
|
+
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
|
178
|
+
|
179
|
+
from keras.layers import Dense, Flatten
|
180
|
+
|
181
|
+
from keras.models import Model
|
182
|
+
|
183
|
+
from keras.preprocessing import image
|
184
|
+
|
185
|
+
|
186
|
+
|
187
|
+
num_classes = 2
|
188
|
+
|
189
|
+
|
190
|
+
|
191
|
+
# モデルを作成する。
|
192
|
+
|
193
|
+
# ----------------------------------
|
194
|
+
|
195
|
+
|
196
|
+
|
197
|
+
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False,
|
198
|
+
|
199
|
+
input_shape=(224, 224, 3))
|
200
|
+
|
201
|
+
# ベースモデルのあとに分類用の全結合層を追加する。
|
202
|
+
|
203
|
+
x = base_model.output
|
204
|
+
|
205
|
+
x = Flatten()(x)
|
206
|
+
|
207
|
+
x = Dense(1000, activation='relu')(x)
|
208
|
+
|
209
|
+
output = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
|
210
|
+
|
211
|
+
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
|
212
|
+
|
213
|
+
|
214
|
+
|
215
|
+
# fine-tuning なので追加した層以外はフリーズする。(パラメータ更新しない)
|
216
|
+
|
217
|
+
for layer in base_model.layers:
|
218
|
+
|
219
|
+
layer.trainable = False
|
220
|
+
|
221
|
+
|
222
|
+
|
223
|
+
# モデルを可視化
|
224
|
+
|
225
|
+
from keras.utils import plot_model
|
226
|
+
|
227
|
+
# plot_model(model, to_file='model.png')
|
228
|
+
|
229
|
+
|
230
|
+
|
231
|
+
# モデルをコンパイルする。
|
232
|
+
|
233
|
+
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',
|
234
|
+
|
235
|
+
metrics = ['accuracy'])
|
236
|
+
|
237
|
+
```
|
238
|
+
|
239
|
+
|
240
|
+
|
241
|
+
## ディレクトリからデータを読み込み、水増しするジェネレーターを作成する。
|
242
|
+
|
243
|
+
|
244
|
+
|
245
|
+
以下のディレクトリ構造を想定している。
|
246
|
+
|
247
|
+
|
248
|
+
|
249
|
+
```
|
250
|
+
|
251
|
+
dataset
|
252
|
+
|
253
|
+
├── test
|
254
|
+
|
255
|
+
│ ├── cat
|
256
|
+
|
257
|
+
│ └── dog
|
258
|
+
|
259
|
+
└── train
|
260
|
+
|
261
|
+
├── cat
|
262
|
+
|
263
|
+
└── dog
|
264
|
+
|
265
|
+
```
|
266
|
+
|
267
|
+
|
268
|
+
|
269
|
+
[ImageDataGenerator](https://keras.io/ja/preprocessing/image/) でディレクトリから画像を読み込みつつ、水増しするジェネレーターを作成する。
|
270
|
+
|
271
|
+
|
272
|
+
|
273
|
+
```
|
274
|
+
|
275
|
+
train_dirpath = 'dataset/train'
|
276
|
+
|
277
|
+
test_dirpath = 'dataset/test'
|
278
|
+
|
279
|
+
batch_size = 32
|
280
|
+
|
281
|
+
epochs = 10
|
282
|
+
|
283
|
+
|
284
|
+
|
285
|
+
# 学習用の画像生成器を作成する。
|
286
|
+
|
287
|
+
params = {'vertical_flip': True,
|
288
|
+
|
289
|
+
'horizontal_flip': True,
|
290
|
+
|
291
|
+
'brightness_range': [0.7, 1.0]}
|
292
|
+
|
293
|
+
# 学習用のジェネレーターを作成する。
|
294
|
+
|
295
|
+
train_datagen = image.ImageDataGenerator(
|
296
|
+
|
297
|
+
preprocessing_function=preprocess_input, **params)
|
298
|
+
|
299
|
+
train_gen = train_datagen.flow_from_directory(
|
300
|
+
|
301
|
+
train_dirpath, target_size=model.input_shape[1:3], batch_size=batch_size)
|
302
|
+
|
303
|
+
|
304
|
+
|
305
|
+
# テスト用の画像生成器を作成する。(テスト用は水増ししない)
|
306
|
+
|
307
|
+
test_datagen = image.ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
|
308
|
+
|
309
|
+
# テスト用のジェネレーターを作成する。
|
310
|
+
|
311
|
+
test_gen = test_datagen.flow_from_directory(
|
312
|
+
|
313
|
+
test_dirpath, target_size=model.input_shape[1:3], batch_size=batch_size)
|
314
|
+
|
315
|
+
```
|
316
|
+
|
317
|
+
|
318
|
+
|
319
|
+
## 学習する。
|
320
|
+
|
321
|
+
|
322
|
+
|
323
|
+
```python
|
324
|
+
|
325
|
+
# 学習する。
|
326
|
+
|
327
|
+
history = model.fit_generator(
|
328
|
+
|
329
|
+
train_gen,
|
330
|
+
|
331
|
+
steps_per_epoch=len(train_gen) / batch_size,
|
332
|
+
|
333
|
+
epochs=epochs,
|
334
|
+
|
335
|
+
validation_data=test_gen,
|
336
|
+
|
337
|
+
validation_steps=len(test_gen) / batch_size)
|
338
|
+
|
339
|
+
```
|
340
|
+
|
341
|
+
|
342
|
+
|
343
|
+
```
|
344
|
+
|
345
|
+
Found 24331 images belonging to 2 classes.
|
346
|
+
|
347
|
+
Found 8925 images belonging to 2 classes.
|
348
|
+
|
349
|
+
Epoch 1/10
|
350
|
+
|
351
|
+
24/23 [==============================] - 10s 413ms/step - loss: 7.4179 - acc: 0.5208 - val_loss: 7.8353 - val_acc: 0.5139
|
352
|
+
|
353
|
+
Epoch 2/10
|
354
|
+
|
355
|
+
24/23 [==============================] - 5s 188ms/step - loss: 6.2514 - acc: 0.6094 - val_loss: 4.3866 - val_acc: 0.7222
|
356
|
+
|
357
|
+
Epoch 3/10
|
358
|
+
|
359
|
+
24/23 [==============================] - 5s 190ms/step - loss: 4.0494 - acc: 0.7435 - val_loss: 1.0163 - val_acc: 0.9340
|
360
|
+
|
361
|
+
Epoch 4/10
|
362
|
+
|
363
|
+
24/23 [==============================] - 5s 219ms/step - loss: 3.1330 - acc: 0.7995 - val_loss: 1.2144 - val_acc: 0.9201
|
364
|
+
|
365
|
+
Epoch 5/10
|
366
|
+
|
367
|
+
24/23 [==============================] - 5s 227ms/step - loss: 4.0351 - acc: 0.7487 - val_loss: 1.1573 - val_acc: 0.9236
|
368
|
+
|
369
|
+
Epoch 6/10
|
370
|
+
|
371
|
+
24/23 [==============================] - 5s 215ms/step - loss: 3.3249 - acc: 0.7930 - val_loss: 1.0633 - val_acc: 0.9340
|
372
|
+
|
373
|
+
Epoch 7/10
|
374
|
+
|
375
|
+
24/23 [==============================] - 5s 228ms/step - loss: 2.6396 - acc: 0.8346 - val_loss: 0.8395 - val_acc: 0.9479
|
376
|
+
|
377
|
+
Epoch 8/10
|
378
|
+
|
379
|
+
24/23 [==============================] - 5s 225ms/step - loss: 2.5717 - acc: 0.8372 - val_loss: 1.1193 - val_acc: 0.9306
|
380
|
+
|
381
|
+
Epoch 9/10
|
382
|
+
|
383
|
+
24/23 [==============================] - 5s 217ms/step - loss: 2.9105 - acc: 0.8190 - val_loss: 1.0074 - val_acc: 0.9375
|
384
|
+
|
385
|
+
Epoch 10/10
|
386
|
+
|
387
|
+
24/23 [==============================] - 5s 216ms/step - loss: 2.5275 - acc: 0.8424 - val_loss: 1.3991 - val_acc: 0.9132
|
388
|
+
|
389
|
+
```
|
390
|
+
|
391
|
+
|
392
|
+
|
393
|
+
## 学習過程を可視化する。
|
394
|
+
|
395
|
+
|
396
|
+
|
397
|
+
```
|
398
|
+
|
399
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
400
|
+
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401
|
+
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
|
402
|
+
|
403
|
+
|
404
|
+
|
405
|
+
epochs = np.arange(1, len(history.history['loss']) + 1)
|
406
|
+
|
407
|
+
|
408
|
+
|
409
|
+
# 各エポックの誤差の推移
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410
|
+
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411
|
+
ax1.set_title('loss')
|
412
|
+
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413
|
+
ax1.plot(epochs, history.history['loss'], label='train')
|
414
|
+
|
415
|
+
ax1.plot(epochs, history.history['val_loss'], label='validation')
|
416
|
+
|
417
|
+
ax1.set_xticks(epochs)
|
418
|
+
|
419
|
+
ax1.legend()
|
420
|
+
|
421
|
+
|
422
|
+
|
423
|
+
# 各エポックの精度の推移
|
424
|
+
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425
|
+
ax2.set_title('accuracy')
|
426
|
+
|
427
|
+
ax2.plot(epochs, history.history['acc'], label='train')
|
428
|
+
|
429
|
+
ax2.plot(epochs, history.history['val_acc'], label='validation')
|
430
|
+
|
431
|
+
ax2.set_xticks(epochs)
|
432
|
+
|
433
|
+
ax2.legend()
|
434
|
+
|
435
|
+
|
436
|
+
|
437
|
+
plt.show()
|
438
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+
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439
|
+
```
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440
|
+
|
441
|
+
|
442
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+
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443
|
+
![イメージ説明](6edb4932990a76697570d01b948fda11.png)
|
444
|
+
|
445
|
+
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446
|
+
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447
|
+
## テストデータを読み込む。
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448
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+
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449
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+
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450
|
+
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451
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+
```python
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452
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+
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453
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+
import glob
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454
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+
|
455
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+
import os
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456
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+
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457
|
+
from PIL import Image
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458
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+
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459
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+
from keras.preprocessing import image
|
460
|
+
|
461
|
+
from keras.utils import to_categorical
|
462
|
+
|
463
|
+
|
464
|
+
|
465
|
+
label_to_id = test_gen.class_indices
|
466
|
+
|
467
|
+
print(label_to_id) # {'cat': 0, 'dog': 1}
|
468
|
+
|
469
|
+
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470
|
+
|
471
|
+
x = []
|
472
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+
|
473
|
+
y = []
|
474
|
+
|
475
|
+
for path in glob.glob(os.path.join(test_dirpath, '*', '*.jpg')):
|
476
|
+
|
477
|
+
label = os.path.basename(os.path.dirname(path))
|
478
|
+
|
479
|
+
img = image.load_img(path, target_size=model.input_shape[1:3])
|
480
|
+
|
481
|
+
img = np.array(img)
|
482
|
+
|
483
|
+
img = preprocess_input(img)
|
484
|
+
|
485
|
+
|
486
|
+
|
487
|
+
x.append(img)
|
488
|
+
|
489
|
+
y.append(label_to_id[label])
|
490
|
+
|
491
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+
|
492
|
+
|
493
|
+
x = np.array(x)
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494
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+
|
495
|
+
y = np.array(y)
|
496
|
+
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497
|
+
print('x.shape', x.shape) # x.shape (8925, 224, 224, 3)
|
498
|
+
|
499
|
+
print('y.shape', y.shape) # y.shape (8925,)
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500
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+
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501
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+
```
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502
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+
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503
|
+
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504
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+
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505
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+
## 学習したモデルでテストデータを推論し、精度を算出する。
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506
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+
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507
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+
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508
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+
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509
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+
```
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510
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+
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511
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+
y_prob = model.predict(x)
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512
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+
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513
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+
y_classes = y_prob.argmax(axis=-1)
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514
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+
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515
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+
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516
|
+
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517
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+
from sklearn.metrics import accuracy_score
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518
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+
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519
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+
accuracy = accuracy_score(y, y_classes)
|
520
|
+
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521
|
+
print('accuracy: {:.2%}'.format(accuracy)) # accuracy: 92.45%
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522
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+
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523
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+
```
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524
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+
|
525
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+
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526
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+
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527
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+
92% の精度が出ました。
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