Ввод изображения нейронной сети Theano / Lasagne / Nolearn

Я работаю над задачами классификации изображений и решил использовать Lasagne + Nolearn для прототипа нейронных сетей. Все стандартные примеры, такие как классификация номеров MNIST, работают хорошо, но проблемы возникают, когда я пытаюсь работать со своими собственными изображениями.

Я хочу использовать трехканальные изображения, а не оттенки серого. И вот код, в котором я пытаюсь получить массивы из изображений:

 img = Image.open(item)
 img = ImageOps.fit(img, (256, 256), Image.ANTIALIAS)
 img = np.asarray(img, dtype = 'float64') / 255.
 img = img.transpose(2,0,1).reshape(3, 256, 256)   
 X.append(img)

Вот код NN и его примерка:

X, y = simple_load("new")

X = np.array(X)
y = np.array(y)


net1 = NeuralNet(
    layers=[  # three layers: one hidden layer
        ('input', layers.InputLayer),
        ('hidden', layers.DenseLayer),
        ('output', layers.DenseLayer),
        ],
    # layer parameters:
    input_shape=(None, 65536),  # 96x96 input pixels per batch
    hidden_num_units=100,  # number of units in hidden layer
    output_nonlinearity=None,  # output layer uses identity function
    output_num_units=len(y),  # 30 target values

    # optimization method:
    update=nesterov_momentum,
    update_learning_rate=0.01,
    update_momentum=0.9,

    regression=True,  # flag to indicate we're dealing with regression problem


       max_epochs=400,  # we want to train this many epochs
        verbose=1,
        )

  net1.fit(X, y)

Я получаю исключения вроде этого:

Traceback (most recent call last):
  File "las_mnist.py", line 39, in <module>
    net1.fit(X[i], y[i])
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nolearn/lasagne.py", line 266, in fit
    self.train_loop(X, y)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nolearn/lasagne.py", line 273, in train_loop
    X, y, self.eval_size)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nolearn/lasagne.py", line 377, in train_test_split
    kf = KFold(y.shape[0], round(1. / eval_size))
IndexError: tuple index out of range

Итак, в каком формате вы "кормите" свои сети данными изображений? Спасибо за ответы или любые советы!


python machine-learning deep-learning theano
person Rachnog    schedule 17.04.2015    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
5
arrow_downward

Если вы выполняете классификацию, вам нужно изменить пару вещей:

  1. В вашем коде вы установили regression = True. Для классификации удалите эту строку.
  2. Убедитесь, что ваша форма ввода соответствует форме X, если вы хотите ввести 3 разных канала.

  3. Поскольку вы выполняете классификацию, вам нужен вывод для использования нелинейности softmax (на данный момент у вас есть идентификатор, который не поможет вам с классификацией)

    X, y = simple_load("new")

X = np.array(X)
y = np.array(y)

net1 = NeuralNet(
    layers=[  # three layers: one hidden layer
        ('input', layers.InputLayer),
        ('hidden', layers.DenseLayer),
        ('output', layers.DenseLayer),
        ],
    # layer parameters:
    input_shape=(None, 3, 256, 256),  # TODO: change this
    hidden_num_units=100,  # number of units in hidden layer
    output_nonlinearity=lasagne.nonlinearities.softmax, # TODO: change this
    output_num_units=len(y),  # 30 target values

    # optimization method:
    update=nesterov_momentum,
    update_learning_rate=0.01,
    update_momentum=0.9,

    max_epochs=400,  # we want to train this many epochs
    verbose=1,

    )

person angela    schedule 18.06.2015

arrow_upward
2
arrow_downward

Я также спросил об этом на форуме пользователей лазаньи, и Оливер Дюрр мне очень помог с образцом кода: https://groups.google.com/forum/#!topic/lasagne-users/8ZA7hr2wKfM

person Rachnog    schedule 19.04.2015