Вопрос или проблема
Я использую API keras для загрузки датасета MNIST. Моя проблема в том, что мне нужно использовать AlexNet в качестве алгоритма. Понимая модель AlexNet, мне необходимо начинать с изображений размером 227×227, но в MNIST размер составляет 28×28. Как я могу преобразовать массив numpy так, чтобы каждое изображение было 227×227, чтобы затем использовать полную модель AlexNet?
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
Так я загружаю свои данные. Может кто-то показать мне решение, как изменить начальные изображения, чтобы они соответствовали модели AlexNet?
Вы можете использовать tf.image.resize следующим образом:
(x_train, y_train), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
print(x_trian.shape) # (60000, 28, 28)
# train set / data
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_train = tf.image.resize(x_train, [227, 227]) # если мы хотим изменить размер
print(x_train.shape) # (60000, 227, 227, 1)
Ответ или решение
Для адаптации изображений MNIST к модели AlexNet важно сначала понять, что MNIST изначально содержит изображения размером 28×28 пикселей, в то время как AlexNet требует входа размером 227×227 пикселей. Давайте разберем, как можно правильно изменить размер изображений с использованием Keras и TensorFlow.
Описание процесса
1. Загрузка и предварительная обработка данных
Для загрузки данных MNIST вы можете воспользоваться API Keras. Это осуществляется с помощью следующего кода:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()После загрузки данных MNIST в numpy массивы, необходимо добавить дополнительное измерение, чтобы сделать их совместимыми с функцией изменения размера, а также с моделью нейронной сети.
2. Добавление третьего канала
Поскольку изображения MNIST черно-белые, они имеют только один канал. AlexNet, основанный на архитектуре ResNet, работает с изображениями, имеющими три цветовых канала (RGB). Чтобы использовать модель, необходимо преобразовать каждое изображение из (28, 28) в (28, 28, 3).
Это можно сделать следующим образом:
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1) # Из (60000, 28, 28) в (60000, 28, 28, 1)
x_train = np.repeat(x_train, 3, axis=-1) # Из (60000, 28, 28, 1) в (60000, 28, 28, 3)3. Изменение размера изображений
Теперь, когда у нас есть изображения с тремя каналами, мы можем изменить их размер до 227×227 с помощью функции tf.image.resize. Вот как это сделать:
import tensorflow as tf
x_train_resized = tf.image.resize(x_train, [227, 227])
x_test_resized = tf.image.resize(np.repeat(x_test[..., np.newaxis], 3, axis=-1), [227, 227])При использовании функции resize, изображение преобразовывается до необходимого размера, причем сохраняется пропорция пикселей благодаря билинейной интерполяции по умолчанию.
Заключение
Эти шаги позволят вам использовать модель AlexNet на наборе данных MNIST. Важно учесть, что данный процесс требует дополнительной вычислительной мощности, так как исходные изображения сильно увеличиваются в размерах, что может замедлить время обучения и inferencing. Поэтому целесообразно использовать ускорение аппаратуры, такой как GPU, для повышения производительности.
Эти действия приведут к значительно улучшенной совместимости между размерами входа данных и архитектурными требованиями сети AlexNet, обеспечивая тем самым успешное внедрение и использование этой модели в вашем проекте.