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Python
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Python
import os, time
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import tensorflow as tf
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from tensorflow import keras
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# 04-cnn-cartes.py
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# @title: Vision par ordinateur - Visualisation des noyaux (carte, couche, filtre) de convolution
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# @project: Mes scripts de ML
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# @lang: fr
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# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
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# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
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# @license: GNU GPL
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# Installation :
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# - pip3 install tensorflow
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# - pip3 install keras
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# Commandes NumPy :
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# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
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# - np.c_ : concatène les colonnes des tableaux
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# - np.linspace : créer un tableau 1D de la valeur de début à la valeur de fin avec n valeurs
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# - np.meshgrid : créer un tableau 2D avec l'ensemble des combinaisons allant des deux valeurs de début aux deux valeurs de fin
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# - .reshape : reformater la tableau avec le nombre de lignes et le nombre de colonnes
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# Commandes Keras :
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# - keras.models.Sequential() : créer un modèle où les couches de neurones sont reliées séquentiellement (modèle simple)
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# - model.add : ajout d'une couche
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# - keras.layers.Flatten : couche de formatage de mise à plat
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# - keras.layers.Dense : couche de neurones
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# - keras.layers.Conv2D : couche de convolution 2D (filtre)
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# - keras.layers.MaxPool2D : couche d'agrégation des cartes (noyaux de convolution) type Pooling max
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# - keras.layers.Dropout : couche de régularisation par extinction (Dropout)
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# - keras.backend.clear_session() : reset de la session
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# - model.compile : compilation du modèle
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# - model.fit : entrainement du modèle
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# - model.predict : prédiction du modèle
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# - keras.utils.plot_model : créer le diagramme d'un modèle
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# Initialisation
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# Init du temps
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t_debut = time.time()
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# Init des plots
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fig = plt.figure(layout="constrained", figsize=(15, 5))
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fig.suptitle("Vision par ordinateur - Visualisation des noyaux de convolution")
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subfigs = fig.subfigures(1, 3)
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# Observations
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# Observations d'apprentissage, de validation et de test
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mnist = keras.datasets.mnist # Jeu de données MNIST (digit)
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(X, y), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
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X_train, y_train = X[5000:]/255.0 , y[5000:]
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X_valid, y_valid = X[:5000]/255.0 , y[:5000]
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X_train = X_train[..., np.newaxis] # Ajout du canal nuance de gris
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X_valid = X_valid[..., np.newaxis] # Ajout du canal nuance de gris
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X_test = X_test[..., np.newaxis] # Ajout du canal nuance de gris
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# Phase d'apprentissage
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n = 10 # Nombre d'itérations (valeur par défaut : 10 , hyperparamètre)
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eta = 0.01 # Taux d'appentissage (valeur par défaut dans Keras : 0.01, hyperparamètre)
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lot=32 # Taille de lot (valeur par défaut dans Keras: 32 , hyperparamètre)
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perte="sparse_categorical_crossentropy" # Type de perte (hyperparamètre)
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#perte="mse" # Type de perte (hyperparamètre)
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keras.backend.clear_session()
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# Version 1
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# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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# conv1 = keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, padding="same", activation="relu") # Couche de convolution avec 32 cartes
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# conv2 = keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, padding="same", activation="relu") # Couche de convolution avec 64 cartes
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# model.add(conv1)
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# model.add(conv2)
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# model.add(keras.layers.MaxPool2D()) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
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# model.add(keras.layers.Flatten()) # Couche de mise à plat des données
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# model.add(keras.layers.Dropout(0.25)) # Couche de régularisation par abandon
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# model.add(keras.layers.Dense(128, activation="relu")) # Couche dense : 128 nodes
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|
# model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) # Couche de régularisation par abandon
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|
# model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 10
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# Version 2
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# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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# model.add(keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=7, padding="same", input_shape=[28,28,1], activation="relu")) # Couche de convolution avec 64 cartes
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# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
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# model.add(keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 128 cartes
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|
# model.add(keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 128 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
|
|
# model.add(keras.layers.Conv2D(256, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 256 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.Conv2D(256, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 256 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
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# model.add(keras.layers.Flatten()) # Couche de mise à plat des données
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|
# model.add(keras.layers.Dense(16, activation="relu")) # Couche dense : 16 nodes
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# model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) # Couche de régularisation par abandon
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|
# model.add(keras.layers.Dense(8, activation="relu")) # Couche dense : 8 nodes
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|
# model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) # Couche de régularisation par abandon
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|
# model.add(keras.layers.Dense(2, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 2
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# Version 3
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# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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# model.add(keras.layers.Conv2D(4, kernel_size=7, padding="same", input_shape=[28,28,1], activation="relu")) # Couche de convolution avec 4 cartes
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# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
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# model.add(keras.layers.Conv2D(8, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 8 cartes
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|
# model.add(keras.layers.Conv2D(8, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 8 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
|
|
# model.add(keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 16 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 16 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
|
|
# model.add(keras.layers.Flatten()) # Couche de mise à plat des données
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|
# model.add(keras.layers.Dense(16, activation="relu")) # Couche dense : 16 nodes
|
|
# model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) # Couche de régularisation par abandon
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|
# model.add(keras.layers.Dense(8, activation="relu")) # Couche dense : 8 nodes
|
|
# model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) # Couche de régularisation par abandon
|
|
# model.add(keras.layers.Dense(2, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 2
|
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# Version 4
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# model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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# model.add(keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=28, padding="same", input_shape=[28,28,1], activation="relu")) # Couche de convolution avec 4 cartes
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|
# model.add(keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=28, padding="same", activation="relu")) # Couche de convolution avec 4 cartes
|
|
# model.add(keras.layers.MaxPool2D(2)) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
|
|
# model.add(keras.layers.Flatten()) # Couche de mise à plat des données
|
|
# model.add(keras.layers.Dense(16, activation="relu")) # Couche dense : 16 nodes
|
|
# model.add(keras.layers.Dense(2, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 2
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|
# model=keras.models.load_model("04-cnn-cartes-v4.h5") # Lire le modèle + entrainement
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# print ("Lecture du modèle entrainé : 04-cnn-cartes-v4.h5")
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# Version 5
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model = keras.models.Sequential() # Modèle de reseau de neurones
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convo1 = keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, padding="same", input_shape=[28,28,1], activation="relu") # Couche de convolution avec 16 cartes
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model.add(convo1)
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|
convo2 = keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=3, padding="same", activation="relu") # Couche de convolution avec 16 cartes
|
|
model.add(convo2)
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|
maxpool = keras.layers.MaxPool2D(2) # Couche d'agrégation des cartes type Pooling max
|
|
model.add(maxpool)
|
|
model.add(keras.layers.Flatten()) # Couche de mise à plat des données
|
|
model.add(keras.layers.Dense(16, activation="relu")) # Couche dense : 16 nodes
|
|
model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax")) # Couche de sortie : 1 node par classe soit 10
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optimiseur=keras.optimizers.SGD(learning_rate= eta)
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model.compile(loss=perte, optimizer=optimiseur, metrics=["accuracy"]) # Compilation du modèle
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apts = model.fit(X_train, y_train, epochs=n, batch_size=lot, validation_data=(X_valid, y_valid)) # Entrainement
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# model.save("04-cnn-cartes-v5.h5")
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|
# model=keras.models.load_model("04-cnn-cartes-v5.h5") # Lire le modèle + entrainement
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# print ("Lecture du modèle entrainé : 04-cnn-cartes-v5.h5")
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# Phase d'inférence
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print ("\n")
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print ("Test sur le jeu de test ("+str(X_test.shape[0])+" images).")
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X_new = X_test
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y_new = np.argmax(model.predict(X_new), axis=-1) # Prédictions
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y_new_target= y_test # Cibles
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eval=model.evaluate(X_new, y_new_target)
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print ("Il y a "+str(int(np.round((1-eval[1])*X_new.shape[0]))) + " images non reconnues.\n")
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# Résultats
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# Récupérer les poids de couche de convolution
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def convo_poids(layer_name):
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_poids = model.get_layer(name=layer_name).get_weights()[0]
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_poids = np.squeeze(_poids)
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# _poids = _poids.reshape((_poids.shape[0], _poids.shape[1], _poids.shape[2]*_poids.shape[3]))
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return _poids
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# Couche de convolution 1
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X_convo = X[..., np.newaxis]/255.0
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subfigs[0].suptitle("Couche de convolution 1 : 3x3 - 16 cartes")
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convo1_axs = subfigs[0].subplots(8, 8)
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convo1_poids = convo_poids("conv2d")
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convo1_img = convo1(X_convo[:10])
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i=0
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for ligne in range (2): # Filtres (poids)
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for colonne in range (8):
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convo1_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
convo1_axs[ligne][colonne].imshow(convo1_poids[:,:,i], cmap="binary", interpolation="nearest")
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|
convo1_axs[ligne][colonne].set_title("Filtre "+str(i), fontsize=10)
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i +=1
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for ligne in range (2, 8): # Résultats
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|
convo1_axs[ligne][0].set_axis_off()
|
|
convo1_axs[ligne][0].imshow(X[ligne-2], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
convo1_axs[ligne][0].set_title("Image "+str(ligne-2), fontsize=10)
|
|
for colonne in range (1, 8):
|
|
convo1_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
convo1_axs[ligne][colonne].imshow(convo1_img[ligne-2, :,:,colonne-1], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
convo1_axs[ligne][colonne].set_title("Filtre "+str(colonne-1), fontsize=10)
|
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|
# Couche de convolution 2
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|
subfigs[1].suptitle("Couche de convolution 2 : 3x3 - 16 cartes")
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|
convo2_axs = subfigs[1].subplots(8, 8)
|
|
convo2_poids = convo_poids("conv2d_1")
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|
convo2_img = convo2(convo1_img)
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i=0
|
|
for ligne in range (2): # Filtres (poids)
|
|
for colonne in range (8):
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].imshow(convo2_poids[:,:,0, i], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].set_title("Filtre 0-"+str(i), fontsize=8)
|
|
i +=1
|
|
for ligne in range (2, 8): # Résultats
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|
convo2_axs[ligne][0].set_axis_off()
|
|
convo2_axs[ligne][0].imshow(X[ligne-2], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
convo2_axs[ligne][0].set_title("Image "+str(ligne-2), fontsize=10)
|
|
for colonne in range (1, 8):
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].imshow(convo2_img[ligne-2, :,:,colonne-1], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
convo2_axs[ligne][colonne].set_title("Filtre "+str(colonne-1), fontsize=10)
|
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|
# Couche d'agrégation MaxPooling
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subfigs[2].suptitle("Couche d'agrégation MaxPool : 2 -> sortie 14x14")
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maxpool_axs = subfigs[2].subplots(8, 8) # 1 couches de 16 cartes
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maxpool_img = maxpool(convo2_img)
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for ligne in range (2): # Filtres -> rien
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for colonne in range (8):
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maxpool_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
for ligne in range (2, 8): # Résultats
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|
maxpool_axs[ligne][0].set_axis_off()
|
|
maxpool_axs[ligne][0].imshow(X[ligne-2], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
maxpool_axs[ligne][0].set_title("Image "+str(ligne-2), fontsize=10)
|
|
for colonne in range (1, 8):
|
|
maxpool_axs[ligne][colonne].set_axis_off()
|
|
maxpool_axs[ligne][colonne].imshow(maxpool_img[ligne-2, :,:,colonne-1], cmap="binary", interpolation="nearest")
|
|
maxpool_axs[ligne][colonne].set_title("Filtre "+str(colonne-1), fontsize=10)
|
|
|
|
plt.show()
|
|
|
|
# Performances
|
|
print ("\n")
|
|
print ("Temps total : "+str(time.time()-t_debut))
|