這篇文章主要介紹如何利用AlexNet預訓練模型來訓練一個貓狗分類器，主要內容包括：
- 項目結構介紹
- 數據探索
- 數據的準備
- AlexNet模型的構建
- 模型的訓練和性能評估
- 結果的提交
一、項目結構介紹
1、相關數據下載地址
項目地址:https://github.com/steelOneself/kaggle/tree/master/cat_vs_dog/AlexNet
數據下載地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data
AlexNet預訓練文件下載地址:http://www.cs.toronto.edu/~guerzhoy/tf_alexnet/
2、項目文件介紹
checkpoints --- 用來保存訓練後生成的模型文件
model --- 用來存放預訓練模型文件
tensorboard ---用來保存訓練過程中的日誌信息
txt --- 用來存放數據集的圖片信息
AlexNet.py --- AlexNet模型結構文件
DataGenrator.py --- 數據生成類
Exploration.py --- 可視化分析
Generate_txt.py --- 將圖片信息保存為txt文件
run.py --- 模型訓練、評估、結構生成
util_data.py --- 數據集工具類,將數據分為訓練集和驗證集
二、數據探索
1、數據介紹
數據包含兩部分，訓練集和測試集，訓練集有25000張圖片，測試集有12500張圖片，在訓練集的圖片名稱中包含了圖片的標籤信息，而測試集的圖片名稱代表的圖片的id，提交結果的時候要求提交圖片的id和預測對應圖片的標籤(1表示dog，0表示cat)。
2、數據探索
分析訓練集中貓狗的分佈情況
訓練集中貓狗圖片的分佈情況
三、數據的準備
注意：我將展示出來的代碼進行了省略，由於代碼比較多，比較佔空間，詳細代碼請參考git。
1、生成txt文件
將圖片信息轉為txt文件
將圖片信息保存為txt文件，保存格式：圖片id，圖片路徑，圖片標籤
2、將數據分為訓練集和驗證集
將數據集分為訓練集和驗證集
將25000張圖片分為訓練集和驗證集，訓練集佔20000張圖片，驗證集佔5000張圖片，分割的時候需要注意，訓練集和驗證集中貓和狗所佔的比例相同。
3、數據生成類
數據生成類
利用CPU資源來加載數據，在讀取圖片的時候需要將圖片轉為227×227，因為AlexNet要求輸出圖片的大小是227×227。
四、AlexNet模型構建
AlexNet網絡結構
AlexNet網絡
五、模型的訓練和性能評估
1、模型的訓練
模型參數設置
模型參數設置
train_layers設置需要重新訓練的層數，在這次訓練過程中，只重新訓練AlexNet的最後三層全連接層，其餘的層保持不變。
訓練日誌
訓練完成之後，在checkpoints會產生ckpt模型文件，每一個epoch保存一次模型文件，只有當後一個在驗證集上的準確率大於前一個時才會保存模型文件，在保存模型文件的時候後面有附帶該次epoch在驗證集上的準確率。
2、模型評估
3、查看模型在驗證集上分類正確和分類錯誤的圖片
分類正確和錯誤結果展示
上面一行表示分類正確的圖片，下面一行表示分類錯誤的圖片
4、查看驗證集預測結果的分佈情況
驗證集結果分佈情況
5、混淆矩陣
6、驗證集分類結果報告
六、提交結果
kaggle的成績計算是利用,是計算預測結果的交叉熵損失值，在生成預測結果的時候，通過fc8輸出的結果還需要經過一個softmax層才能輸出每個類別的概率，直接使用預測類標(0或1)比預測概率的成績會低一些。
總結：本篇文章主要介紹瞭如何使用一個相對簡單的卷積神經網絡AlexNet來構建一個預訓練模型，熟悉一下遷移學習的過程，在下一篇文章將會介紹如何來預訓練一個更復雜的Inception-resent網絡。
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