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Código de Python - Crear Módulo Transferencia Aprendizaje.

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Crear Módulo Transferencia Aprendizaje.gráfica de visualizaciones


Python

Publicado el 16 de Enero del 2024 por Hilario (122 códigos)
184 visualizaciones desde el 16 de Enero del 2024
python3 Repaso_Aula_28.py
*************************


Ejercicio sencillo para Aula-28.
*******************************
Queremos generar un módulo para posteriores entrenamientos utilizando transferencia de aprendizaje.

A nuestro módulo lo llamaremos:MODULO-HIM.h5
Lo guardaré en esta ruta de mi ordenador: save_path = "/home/margarito/python/MODULO-HIM.h5"

Suponemos que en nuestro ordenador tenemos las imagenes de entrenamiento, que deberán guardar básicamente según este este esquema. En el caso de mi ordenador sería el siguiente:

/home/margarito/python/HIM/
|-- train/
| |-- dog/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- flores/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- ...
|
|-- test/
| |-- dog/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- flores/
| | |-- imagen1.jpg
| | |-- imagen2.jpg
| | |-- ...
| |
| |-- ...

Epoch.
*******
Epoch 1/10
2/2 [==============================] - 3s 615ms/step - loss: 0.6765 - accuracy: 0.5472
Epoch 2/10
2/2 [==============================] - 2s 875ms/step - loss: 0.6293 - accuracy: 0.5660
Epoch 3/10
2/2 [==============================] - 2s 566ms/step - loss: 0.5859 - accuracy: 0.6415
Epoch 4/10
2/2 [==============================] - 2s 880ms/step - loss: 0.5429 - accuracy: 0.8491
Epoch 5/10
2/2 [==============================] - 2s 571ms/step - loss: 0.5003 - accuracy: 0.8679
Epoch 6/10
2/2 [==============================] - 2s 564ms/step - loss: 0.4556 - accuracy: 0.8868
Epoch 7/10
2/2 [==============================] - 2s 889ms/step - loss: 0.4191 - accuracy: 0.8868
Epoch 8/10
2/2 [==============================] - 2s 864ms/step - loss: 0.3714 - accuracy: 0.8491
Epoch 9/10
2/2 [==============================] - 2s 884ms/step - loss: 0.3436 - accuracy: 0.9057
Epoch 10/10
2/2 [==============================] - 2s 869ms/step - loss: 0.3403 - accuracy: 0.9245



*************************************************************************************************************
El ejercicio es realizado en plataforma Linux.
Concretamente en:Ubuntu 20.04.6 LTS.
Fue editado con:Sublime text.
Ejecución bajo consola Linux:python3 Repaso_Aula_28.py
***************************************************************************************************************

Requerimientos

El ejercicio es realizado en plataforma Linux.
Concretamente en:Ubuntu 20.04.6 LTS.
Fue editado con:Sublime text.
Ejecución bajo consola Linux:python3 Repaso_Aula_28.py

*********************************************************************************************************
Se deberán de tener cargadas en el sistema, las siguientes librerías para poder importarlas:
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
import os
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

V-0.

Publicado el 16 de Enero del 2024gráfica de visualizaciones de la versión: V-0.
185 visualizaciones desde el 16 de Enero del 2024
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import os
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Rutas de los directorios de entrenamiento y prueba
train_dir = "/home/margarito/python/HIM/train"
test_dir = "/home/margarito/python/HIM/test"
 
# Tamaño de las imágenes
img_width, img_height = 150, 150
 
# Configuración de la red neuronal
model = Sequential()
 
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(MaxPooling2D(2, 2))
 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(2, 2))
 
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(2, 2))
 
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compilación del modelo
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
# Generador de imágenes para aumentar el conjunto de datos
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
 
# Configuración del generador de imágenes de entrenamiento
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=32, class_mode='binary')
 
# Entrenamiento del modelo
model.fit(train_generator, epochs=10)
 
# Guardar el modelo en la ruta especificada
save_path = "/home/margarito/python/MODULO-HIM.h5"
model.save(save_path)
 
print("Modelo guardado en:", save_path)
 
"""
SALIDA BAJO CONSOLA SEGÚN ENTRENAMIENTO 10 Epoch.
Found 53 images belonging to 2 classes.
Epoch 1/10
2/2 [==============================] - 3s 615ms/step - loss: 0.6765 - accuracy: 0.5472
Epoch 2/10
2/2 [==============================] - 2s 875ms/step - loss: 0.6293 - accuracy: 0.5660
Epoch 3/10
2/2 [==============================] - 2s 566ms/step - loss: 0.5859 - accuracy: 0.6415
Epoch 4/10
2/2 [==============================] - 2s 880ms/step - loss: 0.5429 - accuracy: 0.8491
Epoch 5/10
2/2 [==============================] - 2s 571ms/step - loss: 0.5003 - accuracy: 0.8679
Epoch 6/10
2/2 [==============================] - 2s 564ms/step - loss: 0.4556 - accuracy: 0.8868
Epoch 7/10
2/2 [==============================] - 2s 889ms/step - loss: 0.4191 - accuracy: 0.8868
Epoch 8/10
2/2 [==============================] - 2s 864ms/step - loss: 0.3714 - accuracy: 0.8491
Epoch 9/10
2/2 [==============================] - 2s 884ms/step - loss: 0.3436 - accuracy: 0.9057
Epoch 10/10
2/2 [==============================] - 2s 869ms/step - loss: 0.3403 - accuracy: 0.9245
"""



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