Cat vs Dog Image classification

연습문제 1: Building a Convent from Scratch

우리는 고양이와 개를 구별할 수 있는 분류 기준 모델을 처음부터 구축할 것이다. 이를 위해서 다음을 따른다.

예제 데이터 탐색
분류 문제를 해결하기 위해 처음부터 작은 신경망을 빌드하자
훈련과 검증 정확성을 평가하자

Explore the Example Data

예제 데이터를 다운로드하고, 고양이와 개를 2000개의 JPG로 찍은 사진을 zip으로 압축하여 /tmp에서 로컬로 추출해보겠다.

Note: 이 연습에 사용된 2,000개의 이미지는 Kaggle에서 제공되는 “Dogs vs. Cats”데이터 세트에서 발췌한 것으로 25,000개의 이미지가 포함되어있다. 여기서는 전체 데이터 집합의 하위 집합을 사용하여 교육 목적의 교육 시간을 줄인다.

!wget --no-check-certificate \
    https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip \
    -O /tmp/cats_and_dogs_filtered.zip

압축된 개와 고양이 사진들을 /tmp 경로에 저장하였다.

import os
import zipfile

local_zip = '/tmp/cats_and_dogs_filtered.zip'
zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r')
zip_ref.extractall('/tmp')
zip_ref.close()

.zip의 내용은 기본 디렉토리 /tmp/cats_and_dogs_filtered에 추출된다.이 디렉토리에는 교육 및 유효성 검사 데이터 세트에 대한 기차 및 유효성 검사 하위 디렉토리가 포함되어있다. (교육, 유효성 검사 및 테스트 세트에 대한 재 학습을위한 기계 학습 충돌 과정 참조) 차례로 각각 고양이와 개 하위 디렉토리가 포함된다. 각각의 디렉토리를 정의 해보자.

base_dir = '/tmp/cats_and_dogs_filtered'
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')

# Directory with our training cat pictures
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')

# Directory with our training dog pictures
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')

# Directory with our validation cat pictures
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')

# Directory with our validation dog pictures
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')

이제 고양이와 개의 train 디렉토리에서 파일 이름이 어떻게 보이는지 보자.(파일 이름 지정 규칙은 유효성 검사 디렉토리에서 동일하다.)

train_cat_fnames = os.listdir(train_cats_dir)
print train_cat_fnames[:10]

train_dog_fnames = os.listdir(train_dogs_dir)
train_dog_fnames.sort()
print train_dog_fnames[:10]

열차 및 유효성 검사 디렉토리에서 고양이와 개 이미지의 총 개수를 알아보자

print 'total training cat images:', len(os.listdir(train_cats_dir))
print 'total training dog images:', len(os.listdir(train_dogs_dir))
print 'total validation cat images:', len(os.listdir(validation_cats_dir))
print 'total validation dog images:', len(os.listdir(validation_dogs_dir))

고양이와 개 이미지는 총 1,000개의 교육용 이미지와 500 개의 테스트 이미지가 있다. 이제 고양이와 개 데이터 세트의 모습을 더 잘 이해하기 위해 몇 장의 그림을 살펴 보자. 먼저 matplot 매개 변수를 구성하자.

이건 다음 껏부터…에러땜에 잠시 막힘