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实例 | 使用CNN和Python实施的肺炎检测

嘿!几个小时前我刚刚完成一个深度学习项目,现在我想分享一下我所做的事情。这一挑战的目标是确定一个人是否患有肺炎。如果是,则确定是否由细菌或病毒引起。好吧,我觉得这个项目应该叫做分类而不是检测。

作者:IT老周来源:今日头条|2020-10-12 09:22

介绍

嘿!几个小时前我刚刚完成一个深度学习项目,现在我想分享一下我所做的事情。这一挑战的目标是确定一个人是否患有肺炎。如果是,则确定是否由细菌或病毒引起。好吧,我觉得这个项目应该叫做分类而不是检测。

使用CNN和Python实施的肺炎检测

换句话说,此任务将是一个多分类问题,其中标签名称为:normal(正常),virus(病毒)和bacteria(细菌)。为了解决这个问题,我将使用CNN(卷积神经网络),它具有出色的图像分类能力,。不仅如此,在这里我还实现了图像增强技术,以提高模型性能。顺便说一句,我获得了80%的测试数据准确性,这对我来说是非常令人印象深刻的。

整个数据集本身的大小约为1 GB,因此下载可能需要一段时间。或者,我们也可以直接创建一个Kaggle Notebook并在那里编码整个项目,因此我们甚至不需要下载任何内容。接下来,如果浏览数据集文件夹,你将看到有3个子文件夹,即train,test和val。

好吧,我认为这些文件夹名称是不言自明的。此外,train文件夹中的数据分别包括正常,病毒和细菌类别的1341、1345和2530个样本。我想这就是我介绍的全部内容了,现在让我们进入代码的编写!

注意:我在本文结尾处放置了该项目中使用的全部代码。

加载模块和训练图像

使用计算机视觉项目时,要做的第一件事是加载所有必需的模块和图像数据本身。我使用tqdm模块显示进度条,稍后你将看到它有用的原因。

我最后导入的是来自Keras模块的ImageDataGenerator。该模块将帮助我们在训练过程中实施图像增强技术。

  1. import os 
  2. import cv2import pickleimport numpy as np 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. import seaborn as sns 
  5. from tqdm import tqdm 
  6. from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
  7. from sklearn.metrics import confusion_matrix 
  8. from keras.models import Model, load_model 
  9. from keras.layers import Dense, Input, Conv2D, MaxPool2D, Flatten 
  10. from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratornp.random.seed(22) 

接下来,我定义两个函数以从每个文件夹加载图像数据。乍一看,下面的两个功能可能看起来完全一样,但是在使用粗体显示的行上实际上存在一些差异。这样做是因为NORMAL和PNEUMONIA文件夹中的文件名结构略有不同。尽管有所不同,但两个功能执行的其他过程基本相同。

首先,将所有图像调整为200 x 200像素。

这一点很重要,因为所有文件夹中的图像都有不同的尺寸,而神经网络只能接受具有固定数组大小的数据。

接下来,基本上所有图像都存储有3个颜色通道,这对X射线图像来说是多余的。因此,我的想法是将这些彩色图像都转换为灰度图像。

  1. # Do not forget to include the last slash 
  2. def load_normal(norm_path):    norm_files = np.array(os.listdir(norm_path))    norm_labels = np.array(['normal']*len(norm_files)) 
  3.     norm_images = []    for image in tqdm(norm_files): 
  4.         image = cv2.imread(norm_path + image)        image = cv2.resize(image, dsize=(200,200)) 
  5.         image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        norm_images.append(image) 
  6.     norm_images = np.array(norm_images)    return norm_images, norm_labels 
  7. def load_pneumonia(pneu_path):    pneu_files = np.array(os.listdir(pneu_path))    pneu_labels = np.array([pneu_file.split('_')[1] for pneu_file in pneu_files]) 
  8.     pneu_images = []    for image in tqdm(pneu_files): 
  9.         image = cv2.imread(pneu_path + image)        image = cv2.resize(image, dsize=(200,200)) 
  10.         image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        pneu_images.append(image) 
  11.     pneu_images = np.array(pneu_images)    return pneu_images, pneu_labels 

声明了以上两个函数后,现在我们可以使用它来加载训练数据了。如果你运行下面的代码,你还将看到为什么我选择在该项目中实现tqdm模块。

  1. norm_images, norm_labels = load_normal('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/train/NORMAL/')pneu_images, pneu_labels = load_pneumonia('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/train/PNEUMONIA/'
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到目前为止,我们已经获得了几个数组:norm_images,norm_labels,pneu_images和pneu_labels。

带_images后缀的表示它包含预处理的图像,而带_labels后缀的数组表示它存储了所有基本信息(也称为标签)。换句话说,norm_images和pneu_images都将成为我们的X数据,其余的将成为y数据。

为了使项目看起来更简单,我将这些数组的值连接起来并存储在X_train和y_train数组中。

  1. X_train = np.append(norm_images, pneu_images, axis=0) 
  2. y_train = np.append(norm_labels, pneu_labels) 
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顺便说一句,我使用以下代码获取每个类的图像数:

使用CNN和Python实施的肺炎检测

显示多张图像

好吧,在这个阶段,显示几个图像并不是强制性的。但我想做是为了确保图片是否已经加载和预处理好。下面的代码用于显示14张从X_train阵列随机拍摄的图像以及标签。

  1. fig, axes = plt.subplots(ncols=7, nrows=2, figsize=(16, 4)) 
  2. indices = np.random.choice(len(X_train), 14) 
  3. counter = 0 
  4. for i in range(2): 
  5.     for j in range(7): 
  6.         axes[i,j].set_title(y_train[indices[counter]])        axes[i,j].imshow(X_train[indices[counter]], cmap='gray'
  7.         axes[i,j].get_xaxis().set_visible(False)        axes[i,j].get_yaxis().set_visible(False)        counter += 1 
  8. plt.show() 
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我们可以看到上图,所有图像现在都具有完全相同的大小,这与我用于本帖子封面图片的图像不同。

加载测试图像

我们已经知道所有训练数据都已成功加载,现在我们可以使用完全相同的函数加载测试数据。步骤几乎相同,但是这里我将那些加载的数据存储在X_test和y_test数组中。用于测试的数据本身包含624个样本。

  1. norm_images_test, norm_labels_test = load_normal('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/test/NORMAL/')pneu_images_test, pneu_labels_test = load_pneumonia('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/test/PNEUMONIA/')X_test = np.append(norm_images_test, pneu_images_test, axis=0) 
  2. y_test = np.append(norm_labels_test, pneu_labels_test) 

此外,我注意到仅加载整个数据集就需要很长时间。因此,我将使用pickle模块将X_train,X_test,y_train和y_test保存在单独的文件中。这样我下次想再使用这些数据的时候,就不需要再次运行这些代码了。

  1. # Use this to save variables 
  2. with open('pneumonia_data.pickle''wb'as f: 
  3.     pickle.dump((X_train, X_test, y_train, y_test), f)# Use this to load variables 
  4. with open('pneumonia_data.pickle''rb'as f: 
  5.     (X_train, X_test, y_train, y_test) = pickle.load(f) 

由于所有X数据都经过了很好的预处理,因此现在使用标签y_train和y_test了。

标签预处理

此时,两个y变量都由以字符串数据类型编写的正常,细菌或病毒组成。实际上,这样的标签只是神经网络所不能接受的。因此,我们需要将其转换为单一格式。

幸运的是,我们从Scikit-Learn模块获取了 OneHotEncoder对象,它对完成转换非常有帮助。为此,我们需要先在y_train和y_test上创建一个新轴。(我们创建了这个新轴,因为那是OneHotEncoder期望的形状)。

  1. y_train = y_train[:, np.newaxis] 
  2. y_test = y_test[:, np.newaxis] 

接下来,像这样初始化one_hot_encoder。请注意,在这里我将False作为稀疏参数传递,以便简化下一步。但是,如果你想使用稀疏矩阵,则只需使用sparse = True或将参数保留为空即可。

  1. one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False

最后,我们将使用one_hot_encoder将这些y数据转换为one-hot。然后将编码后的标签存储在y_train_one_hot和y_test_one_hot中。这两个数组是我们将用于训练的标签。

  1. y_train_one_hot = one_hot_encoder.fit_transform(y_train) 
  2. y_test_one_hot = one_hot_encoder.transform(y_test) 

将数据X重塑为(None,200,200,1)

现在让我们回到X_train和X_test。重要的是要知道这两个数组的形状分别为(5216、200、200)和(624、200、200)。

乍一看,这两个形状看起来还可以,因为我们可以使用plt.imshow()函数进行显示。但是,这种形状卷积层不可接受,因为它希望将一个颜色通道作为其输入。

因此,由于该图像本质上是灰度图像,因此我们需要添加一个1维的新轴,该轴将被卷积层识别为唯一的颜色通道。虽然它的实现并不像我的解释那么复杂:

  1. X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1) 
  2. X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], X_test.shape[2], 1) 

运行上述代码后,如果我们同时检查X_train和X_test的形状,那么我们将看到现在的形状分别是(5216,200,200,1)和(624,200,200,1)。

数据扩充

增加数据(或者更具体地说是增加训练数据)的要点是,我们将通过创建更多的样本(每个样本都具有某种随机性)来增加用于训练的数据数量。这些随机性可能包括平移、旋转、缩放、剪切和翻转。

这种技术可以帮助我们的神经网络分类器减少过拟合,或者说,它可以使模型更好地泛化数据样本。幸运的是,由于存在可以从Keras模块导入的ImageDataGenerator对象,实现非常简单。

  1. datagen = ImageDataGenerator( 
  2.         rotation_range = 10,   
  3.         zoom_range = 0.1,  
  4.         width_shift_range = 0.1,  
  5.         height_shift_range = 0.1) 

因此,我在上面的代码中所做的基本上是设置随机范围。

接下来,在初始化datagen对象之后,我们需要做的是使它和我们的X_train相匹配。然后,该过程被随后施加的flow()的方法,该步骤中是非常有用的,使得所述 train_gen对象现在能够产生增强数据的批次。

  1. datagen.fit(X_train)train_gen = datagen.flow(X_train, y_train_one_hot, batch_size=32) 

CNN(卷积神经网络)

现在是时候真正构建神经网络架构了。让我们从输入层(input1)开始。因此,这一层基本上会获取X数据中的所有图像样本。因此,我们需要确保第一层接受与图像尺寸完全相同的形状。值得注意的是,我们仅需要定义(宽度,高度,通道),而不是(样本,宽度,高度,通道)。

此后,此输入层连接到几对卷积池层对,然后最终连接到全连接层。请注意,由于ReLU的计算速度比S型更快,因此模型中的所有隐藏层都使用ReLU激活函数,因此所需的训练时间更短。最后,要连接的最后一层是output1,它由3个具有softmax激活函数的神经元组成。

这里使用softmax是因为我们希望输出是每个类别的概率值。

  1. input1 = Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1)) 
  2. cnn = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1),  
  3.     padding='same')(input1) 
  4. cnn = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1),  
  5.     padding='same')(cnn) 
  6. cnn = MaxPool2D((2, 2))(cnn) 
  7. cnn = Conv2D(16, (2, 2), activation='relu', strides=(1, 1),  
  8.     padding='same')(cnn) 
  9. cnn = Conv2D(32, (2, 2), activation='relu', strides=(1, 1),  
  10.     padding='same')(cnn) 
  11. cnn = MaxPool2D((2, 2))(cnn) 
  12. cnn = Flatten()(cnn)cnn = Dense(100, activation='relu')(cnn) 
  13. cnn = Dense(50, activation='relu')(cnn) 
  14. output1 = Dense(3, activation='softmax')(cnn) 
  15. model = Model(inputs=input1, outputs=output1) 

在使用上面的代码构造了神经网络之后,我们可以通过对model对象应用summary()来显示模型的摘要。下面是我们的CNN模型的详细情况。我们可以看到我们总共有800万个参数——这确实很多。好吧,这就是为什么我在Kaggle Notebook上运行这个代码。

使用CNN和Python实施的肺炎检测

总之,在构建模型之后,我们需要使用分类交叉熵损失函数和Adam优化器来编译神经网络。使用这个损失函数,因为它只是多类分类任务中常用的函数。同时,我选择Adam作为优化器,因为它是在大多数神经网络任务中最小化损失的最佳选择。

  1. model.compile(loss='categorical_crossentropy',  
  2.               optimizer='adam', metrics=['acc']) 

现在是时候训练模型了!在这里,我们将使用fit_generator()而不是fit(),因为我们将从train_gen对象获取训练数据。如果你关注数据扩充部分,你会注意到train_gen是使用X_train和y_train_one_hot创建的。因此,我们不需要在fit_generator()方法中显式定义X-y对。

  1. history = model.fit_generator(train_gen, epochs=30,  
  2.           validation_data=(X_test, y_test_one_hot)) 

train_gen的特殊之处在于,训练过程中将使用具有一定随机性的样本来完成。因此,我们在X_train中拥有的所有训练数据都不会直接输入到神经网络中。取而代之的是,这些样本将被用作生成器的基础,通过一些随机变换生成一个新图像。

此外,该生成器在每个时期产生不同的图像,这对于我们的神经网络分类器更好地泛化测试集中的样本非常有利。下面是训练的过程。

  1. Epoch 1/30 
  2. 163/163 [==============================] - 19s 114ms/step - loss: 5.7014 - acc: 0.6133 - val_loss: 0.7971 - val_acc: 0.7228 
  3. Epoch 10/30 
  4. 163/163 [==============================] - 18s 111ms/step - loss: 0.5575 - acc: 0.7650 - val_loss: 0.8788 - val_acc: 0.7308 
  5. Epoch 20/30 
  6. 163/163 [==============================] - 17s 102ms/step - loss: 0.5267 - acc: 0.7784 - val_loss: 0.6668 - val_acc: 0.7917 
  7. Epoch 30/30 
  8. 163/163 [==============================] - 17s 104ms/step - loss: 0.4915 - acc: 0.7922 - val_loss: 0.7079 - val_acc: 0.8045 

整个训练本身在我的Kaggle Notebook上花费了大约10分钟。所以要耐心点!经过训练后,我们可以绘制出准确度得分的提高和损失值的降低,如下所示:

  1. plt.figure(figsize=(8,6)) 
  2. plt.title('Accuracy scores'
  3. plt.plot(history.history['acc']) 
  4. plt.plot(history.history['val_acc']) 
  5. plt.legend(['acc''val_acc']) 
  6. plt.show()plt.figure(figsize=(8,6)) 
  7. plt.title('Loss value'
  8. plt.plot(history.history['loss']) 
  9. plt.plot(history.history['val_loss']) 
  10. plt.legend(['loss''val_loss']) 
  11. plt.show() 
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根据上面的两个图,我们可以说,即使在这30个时期内测试准确性和损失值都在波动,模型的性能仍在不断提高。

这里要注意的另一重要事情是,由于我们在项目的早期应用了数据增强方法,因此该模型不会遭受过拟合的困扰。我们在这里可以看到,在最终迭代中,训练和测试数据的准确性分别为79%和80%。

有趣的事实:在实施数据增强方法之前,我在训练数据上获得了100%的准确性,在测试数据上获得了64%的准确性,这显然是过拟合了。因此,我们可以在此处清楚地看到,增加训练数据对于提高测试准确性得分非常有效,同时也可以减少过拟合。

模型评估

现在,让我们深入了解使用混淆矩阵得出的测试数据的准确性。首先,我们需要预测所有X_test并将结果从独热格式转换回其实际的分类标签。

  1. predictions = model.predict(X_test) 
  2. predictions = one_hot_encoder.inverse_transform(predictions) 

接下来,我们可以像这样使用confusion_matrix()函数:

  1. cm = confusion_matrix(y_test, predictions) 

重要的是要注意函数中使用的参数是(实际值,预测值)。该混淆矩阵函数的返回值是一个二维数组,用于存储预测分布。为了使矩阵更易于解释,我们可以使用Seaborn模块中的heatmap()函数进行显示。顺便说一句,这里的类名列表的值是根据one_hotencoder.categories返回的顺序获取的。

  1. classnames = ['bacteria''normal''virus']plt.figure(figsize=(8,8)) 
  2. plt.title('Confusion matrix'
  3. sns.heatmap(cm, cbar=False, xticklabels=classnames, yticklabels=classnames, fmt='d', annot=True, cmap=plt.cm.Blues) 
  4. plt.xlabel('Predicted'
  5. plt.ylabel('Actual'
  6. plt.show() 
使用CNN和Python实施的肺炎检测

根据上面的混淆矩阵,我们可以看到45张病毒X射线图像被预测为细菌。这可能是因为很难区分这两种肺炎。但是,至少因为我们对242个样本中的232个进行了正确分类,所以我们的模型至少能够很好地预测由细菌引起的肺炎。

这就是整个项目!谢谢阅读!下面是运行整个项目所需的所有代码。

  1. import os 
  2. import cv2import pickle    # Used to save variablesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom tqdm import tqdm    # Used to display progress bar 
  3. from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
  4. from sklearn.metrics import confusion_matrix 
  5. from keras.models import Model, load_model 
  6. from keras.layers import Dense, Input, Conv2D, MaxPool2D, Flatten 
  7. from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator    # Used to generate images 
  8. np.random.seed(22) 
  9. # Do not forget to include the last slashdef load_normal(norm_path):    norm_files = np.array(os.listdir(norm_path))    norm_labels = np.array(['normal']*len(norm_files)) 
  10.     norm_images = []    for image in tqdm(norm_files): 
  11.         # Read image        image = cv2.imread(norm_path + image)        # Resize image to 200x200 px 
  12.         image = cv2.resize(image, dsize=(200,200)) 
  13.         # Convert to grayscale        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        norm_images.append(image) 
  14.     norm_images = np.array(norm_images)    return norm_images, norm_labels 
  15. def load_pneumonia(pneu_path):    pneu_files = np.array(os.listdir(pneu_path))    pneu_labels = np.array([pneu_file.split('_')[1] for pneu_file in pneu_files]) 
  16.     pneu_images = []    for image in tqdm(pneu_files): 
  17.         # Read image        image = cv2.imread(pneu_path + image)        # Resize image to 200x200 px 
  18.         image = cv2.resize(image, dsize=(200,200)) 
  19.         # Convert to grayscale        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        pneu_images.append(image) 
  20.     pneu_images = np.array(pneu_images)    return pneu_images, pneu_labels 
  21. print('Loading images'
  22. All images are stored in _images, all labels are in _labelsnorm_images, norm_labels = load_normal('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/train/NORMAL/'
  23. pneu_images, pneu_labels = load_pneumonia('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/train/PNEUMONIA/'
  24. # Put all train images to X_train X_train = np.append(norm_images, pneu_images, axis=0) 
  25. # Put all train labels to y_trainy_train = np.append(norm_labels, pneu_labels) 
  26. print(X_train.shape) 
  27. print(y_train.shape) 
  28. # Finding out the number of samples of each classprint(np.unique(y_train, return_counts=True))print('Display several images'
  29. fig, axes = plt.subplots(ncols=7, nrows=2, figsize=(16, 4)) 
  30. indices = np.random.choice(len(X_train), 14) 
  31. counter = 0 
  32. for i in range(2): 
  33.     for j in range(7): 
  34.         axes[i,j].set_title(y_train[indices[counter]])        axes[i,j].imshow(X_train[indices[counter]], cmap='gray'
  35.         axes[i,j].get_xaxis().set_visible(False)        axes[i,j].get_yaxis().set_visible(False)        counter += 1 
  36. plt.show()print('Loading test images'
  37. # Do the exact same thing as what we have done on train datanorm_images_test, norm_labels_test = load_normal('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/test/NORMAL/'
  38. pneu_images_test, pneu_labels_test = load_pneumonia('/kaggle/input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/test/PNEUMONIA/'
  39. X_test = np.append(norm_images_test, pneu_images_test, axis=0) 
  40. y_test = np.append(norm_labels_test, pneu_labels_test) 
  41. # Save the loaded images to pickle file for future use 
  42. with open('pneumonia_data.pickle''wb'as f: 
  43.     pickle.dump((X_train, X_test, y_train, y_test), f)# Here's how to load it 
  44. with open('pneumonia_data.pickle''rb'as f: 
  45.     (X_train, X_test, y_train, y_test) = pickle.load(f) 
  46. print('Label preprocessing'
  47. Create new axis on all y data 
  48. y_train = y_train[:, np.newaxis] 
  49. y_test = y_test[:, np.newaxis] 
  50. # Initialize OneHotEncoder object 
  51. one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False
  52. Convert all labels to one-hot 
  53. y_train_one_hot = one_hot_encoder.fit_transform(y_train) 
  54. y_test_one_hot = one_hot_encoder.transform(y_test) 
  55. print('Reshaping X data'
  56. # Reshape the data into (no of samples, height, width, 1), where 1 represents a single color channel 
  57. X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1) 
  58. X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], X_test.shape[2], 1) 
  59. print('Data augmentation'
  60. # Generate new images with some randomness 
  61. datagen = ImageDataGenerator( 
  62.         rotation_range = 10,   
  63.         zoom_range = 0.1,  
  64.         width_shift_range = 0.1,  
  65.         height_shift_range = 0.1) 
  66. datagen.fit(X_train) 
  67. train_gen = datagen.flow(X_train, y_train_one_hot, batch_size = 32) 
  68. print('CNN'
  69. # Define the input shape of the neural network 
  70. input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1) 
  71. print(input_shape) 
  72. input1 = Input(shape=input_shape) 
  73. cnn = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1),  
  74.     padding='same')(input1) 
  75. cnn = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1),  
  76.     padding='same')(cnn) 
  77. cnn = MaxPool2D((2, 2))(cnn) 
  78. cnn = Conv2D(16, (2, 2), activation='relu', strides=(1, 1),  
  79.     padding='same')(cnn) 
  80. cnn = Conv2D(32, (2, 2), activation='relu', strides=(1, 1),  
  81.     padding='same')(cnn) 
  82. cnn = MaxPool2D((2, 2))(cnn) 
  83. cnn = Flatten()(cnn) 
  84. cnn = Dense(100, activation='relu')(cnn) 
  85. cnn = Dense(50, activation='relu')(cnn) 
  86. output1 = Dense(3, activation='softmax')(cnn) 
  87. model = Model(inputs=input1, outputs=output1) 
  88. model.compile(loss='categorical_crossentropy',  
  89.               optimizer='adam', metrics=['acc']) 
  90. # Using fit_generator() instead of fit() because we are going to use data 
  91. # taken from the generator. Note that the randomness is changing 
  92. on each epoch 
  93. history = model.fit_generator(train_gen, epochs=30,  
  94.           validation_data=(X_test, y_test_one_hot)) 
  95. # Saving model 
  96. model.save('pneumonia_cnn.h5'
  97. print('Displaying accuracy'
  98. plt.figure(figsize=(8,6)) 
  99. plt.title('Accuracy scores'
  100. plt.plot(history.history['acc']) 
  101. plt.plot(history.history['val_acc']) 
  102. plt.legend(['acc''val_acc']) 
  103. plt.show() 
  104. print('Displaying loss'
  105. plt.figure(figsize=(8,6)) 
  106. plt.title('Loss value'
  107. plt.plot(history.history['loss']) 
  108. plt.plot(history.history['val_loss']) 
  109. plt.legend(['loss''val_loss']) 
  110. plt.show() 
  111. # Predicting test data 
  112. predictions = model.predict(X_test) 
  113. print(predictions) 
  114. predictions = one_hot_encoder.inverse_transform(predictions) 
  115. print('Model evaluation'
  116. print(one_hot_encoder.categories_) 
  117. classnames = ['bacteria''normal''virus'
  118. # Display confusion matrix 
  119. cm = confusion_matrix(y_test, predictions) 
  120. plt.figure(figsize=(8,8)) 
  121. plt.title('Confusion matrix'
  122. sns.heatmap(cm, cbar=False, xticklabels=classnames, yticklabels=classnames, fmt='d', annot=True, cmap=plt.cm.Blues) 
  123. plt.xlabel('Predicted'
  124. plt.ylabel('Actual'
  125. plt.show() 

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【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

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