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In [ ]:

    
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tf.dataを使って画像をロードする

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Note: これらのドキュメントは私たちTensorFlowコミュニティが翻訳したものです。コミュニティによる翻訳はベストエフォートであるため、この翻訳が正確であることや英語の公式ドキュメントの最新の状態を反映したものであることを保証することはできません。この翻訳の品質を向上させるためのご意見をお持ちの方は、GitHubリポジトリtensorflow/docsにプルリクエストをお送りください。コミュニティによる翻訳やレビューに参加していただける方は、 docs-ja@tensorflow.org メーリングリストにご連絡ください。

このチュートリアルでは、'tf.data'を使って画像データセットをロードする簡単な例を示します。

このチュートリアルで使用するデータセットは、クラスごとに別々のディレクトリに別れた形で配布されています。

設定



In [ ]:

    
import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.__version__



In [ ]:

    
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE

データセットのダウンロードと検査

画像の取得

訓練を始める前に、ネットワークに認識すべき新しいクラスを教えるために画像のセットが必要です。最初に使うためのクリエイティブ・コモンズでライセンスされた花の画像のアーカイブを作成してあります。



In [ ]:

    
import pathlib
data_root = tf.keras.utils.get_file('flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz', untar=True)
data_root = pathlib.Path(data_root)
print(data_root)

218MBをダウンロードすると、花の画像のコピーが使えるようになっているはずです。



In [ ]:

    
for item in data_root.iterdir():
    print(item)



In [ ]:

    
import random
all_image_paths = list(data_root.glob('*/*'))
all_image_paths = [str(path) for path in all_image_paths]
random.shuffle(all_image_paths)

image_count = len(all_image_paths)
image_count



In [ ]:

    
all_image_paths

画像の検査

扱っている画像について知るために、画像のいくつかを見てみましょう。



In [ ]:

    
import os
attributions = (data_root/"LICENSE.txt").open(encoding='utf-8').readlines()[4:]
attributions = [line.split(' CC-BY') for line in attributions]
attributions = dict(attributions)



In [ ]:

    
import IPython.display as display

def caption_image(image_path):
    image_rel = pathlib.Path(image_path).relative_to(data_root)
    return "Image (CC BY 2.0) " + ' - '.join(attributions[str(image_rel)].split(' - ')[:-1])



In [ ]:

    
for n in range(3):
    image_path = random.choice(all_image_paths)
    display.display(display.Image(image_path))
    print(caption_image(image_path))
    print()

各画像のラベルの決定

ラベルを一覧してみます。



In [ ]:

    
label_names = sorted(item.name for item in data_root.glob('*/') if item.is_dir())
label_names

ラベルにインデックスを割り当てます。



In [ ]:

    
label_to_index = dict((name, index) for index,name in enumerate(label_names))
label_to_index

ファイルとラベルのインデックスの一覧を作成します。



In [ ]:

    
all_image_labels = [label_to_index[pathlib.Path(path).parent.name]
                    for path in all_image_paths]

print("First 10 labels indices: ", all_image_labels[:10])

画像の読み込みと整形

TensorFlowには画像を読み込んで処理するために必要なツールが備わっています。



In [ ]:

    
img_path = all_image_paths[0]
img_path

以下は生のデータです。



In [ ]:

    
img_raw = tf.read_file(img_path)
print(repr(img_raw)[:100]+"...")

画像のテンソルにデコードします。



In [ ]:

    
img_tensor = tf.image.decode_image(img_raw)

print(img_tensor.shape)
print(img_tensor.dtype)

モデルに合わせてリサイズします。



In [ ]:

    
img_final = tf.image.resize_images(img_tensor, [192, 192])
img_final = img_final/255.0
print(img_final.shape)
print(img_final.numpy().min())
print(img_final.numpy().max())

このあと使用するために、簡単な関数にまとめます。



In [ ]:

    
def preprocess_image(image):
    image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
    image = tf.image.resize_images(image, [192, 192])
    image /= 255.0  # normalize to [0,1] range

    return image



In [ ]:

    
def load_and_preprocess_image(path):
    image = tf.read_file(path)
    return preprocess_image(image)



In [ ]:

    
import matplotlib.pyplot as plt

image_path = all_image_paths[0]
label = all_image_labels[0]

plt.imshow(load_and_preprocess_image(img_path))
plt.grid(False)
plt.xlabel(caption_image(img_path))
plt.title(label_names[label].title())
print()

`tf.data.Dataset`の構築

画像のデータセット

tf.data.Datasetを構築する最も簡単な方法は、from_tensor_slicesメソッドを使うことです。

文字列の配列をスライスすると、文字列のデータセットが出来上がります。



In [ ]:

    
path_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_image_paths)

output_shapesとoutput_typesという2つのフィールドが、データセット中の要素の中身を示しています。この場合には、バイナリ文字列というスカラーのセットです。



In [ ]:

    
print('shape: ', repr(path_ds.output_shapes))
print('type: ', path_ds.output_types)
print()
print(path_ds)

preprocess_imageをファイルパスのデータセットにマップすることで、画像を実行時にロードし整形する新しいデータセットを作成します。



In [ ]:

    
image_ds = path_ds.map(load_and_preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)



In [ ]:

    
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8,8))
for n,image in enumerate(image_ds.take(4)):
    plt.subplot(2,2,n+1)
    plt.imshow(image)
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.xlabel(caption_image(all_image_paths[n]))

`(image, label)`のペアのデータセット

同じfrom_tensor_slicesメソッドを使ってラベルのデータセットを作ることができます。



In [ ]:

    
label_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.cast(all_image_labels, tf.int64))



In [ ]:

    
for label in label_ds.take(10):
    print(label_names[label.numpy()])

これらのデータセットは同じ順番なので、zipすることで(image, label)というペアのデータセットができます。



In [ ]:

    
image_label_ds = tf.data.Dataset.zip((image_ds, label_ds))

新しいデータセットのshapesとtypesは、それぞれのフィールドを示すシェイプと型のタプルです。



In [ ]:

    
print('image shape: ', image_label_ds.output_shapes[0])
print('label shape: ', image_label_ds.output_shapes[1])
print('types: ', image_label_ds.output_types)
print()
print(image_label_ds)

注：all_image_labelsやall_image_pathsのような配列がある場合、tf.data.dataset.Dataset.zipメソッドの代わりとなるのは、配列のペアをスライスすることです。



In [ ]:

    
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((all_image_paths, all_image_labels))

# The tuples are unpacked into the positional arguments of the mapped function
# タプルは展開され、マップ関数の位置引数に割り当てられます
def load_and_preprocess_from_path_label(path, label):
    return load_and_preprocess_image(path), label

image_label_ds = ds.map(load_and_preprocess_from_path_label)
image_label_ds

基本的な訓練手法

このデータセットを使ってモデルの訓練を行うには、データが

よくシャッフルされ
バッチ化され
限りなく繰り返され
バッチが出来るだけ早く利用できる

ことが必要です。

これらの特性はtf.dataAPIを使えば簡単に付け加えることができます。



In [ ]:

    
BATCH_SIZE = 32

# シャッフルバッファのサイズをデータセットと同じに設定することで、データが完全にシャッフルされる
# ようにできます。
ds = image_label_ds.shuffle(buffer_size=image_count)
ds = ds.repeat()
ds = ds.batch(BATCH_SIZE)
# `prefetch`を使うことで、モデルの訓練中にバックグラウンドでデータセットがバッチを取得できます。
ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
ds

注意すべきことがいくつかあります。

順番が重要です。
- .repeatの前に.shuffleすると、エポックの境界を越えて要素がシャッフルされます。（他の要素がすべて出現する前に2回出現する要素があるかもしれません）
- .batchの後に.shuffleすると、バッチの順番がシャッフルされますが、要素がバッチを越えてシャッフルされることはありません。
完全なシャッフルのため、buffer_sizeをデータセットと同じサイズに設定しています。データセットのサイズ未満の場合、値が大きいほど良くランダム化されますが、より多くのメモリーを使用します。
シャッフルバッファがいっぱいになってから要素が取り出されます。そのため、大きなbuffer_sizeがDatasetを使い始める際の遅延の原因になります。
シャッフルされたデータセットは、シャッフルバッファが完全に空になるまでデータセットが終わりであることを伝えません。.repeatによってDatasetが再起動されると、シャッフルバッファが一杯になるまでもう一つの待ち時間が発生します。

最後の問題は、tf.data.Dataset.applyメソッドを、融合されたtf.data.experimental.shuffle_and_repeat関数と組み合わせることで対処できます。



In [ ]:

    
ds = image_label_ds.apply(
    tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds = ds.batch(BATCH_SIZE)
ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
ds

データセットをモデルにつなぐ

tf.keras.applicationsからMobileNet v2のコピーを取得します。

これを簡単な転移学習のサンプルに使用します。

MobileNetの重みを訓練不可に設定します。



In [ ]:

    
mobile_net = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(192, 192, 3), include_top=False)
mobile_net.trainable=False

このモデルは、入力が[-1,1]の範囲に正規化されていることを想定しています。

help(keras_applications.mobilenet_v2.preprocess_input)

...
This function applies the "Inception" preprocessing which converts
the RGB values from [0, 255] to [-1, 1] 
...

このため、データをMobileNetモデルに渡す前に、入力を[0,1]の範囲から[-1,1]の範囲に変換する必要があります。



In [ ]:

    
def change_range(image,label):
    return 2*image-1, label

keras_ds = ds.map(change_range)

MobileNetは画像ごとに6x6の特徴量の空間を返します。

バッチを１つ渡してみましょう。



In [ ]:

    
# シャッフルバッファがいっぱいになるまで、データセットは何秒かかかります。
image_batch, label_batch = next(iter(keras_ds))



In [ ]:

    
feature_map_batch = mobile_net(image_batch)
print(feature_map_batch.shape)

MobileNetをラップしたモデルを作り、出力層であるtf.keras.layers.Denseの前に、tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2Dで空間の軸に沿って平均値を求めます。



In [ ]:

    
model = tf.keras.Sequential([
    mobile_net,
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(len(label_names))])

期待したとおりの形状の出力が得られます。



In [ ]:

    
logit_batch = model(image_batch).numpy()

print("min logit:", logit_batch.min())
print("max logit:", logit_batch.max())
print()

print("Shape:", logit_batch.shape)

訓練手法を記述するためにモデルをコンパイルします。



In [ ]:

    
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), 
              loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
              metrics=["accuracy"])

訓練可能な変数は2つ、全結合層のweightsとbiasです。



In [ ]:

    
len(model.trainable_variables)



In [ ]:

    
model.summary()

モデルを訓練します。

普通は、エポックごとの本当のステップ数を指定しますが、ここではデモの目的なので3ステップだけとします。



In [ ]:

    
steps_per_epoch=tf.ceil(len(all_image_paths)/BATCH_SIZE).numpy()
steps_per_epoch



In [ ]:

    
model.fit(ds, epochs=1, steps_per_epoch=3)

性能

注：このセクションでは性能の向上に役立ちそうな簡単なトリックをいくつか紹介します。詳しくは、Input Pipeline Performanceを参照してください。

上記の単純なパイプラインは、エポックごとにそれぞれのファイルを一つずつ読み込みます。これは、CPUを使ったローカルでの訓練では問題になりませんが、GPUを使った訓練では十分ではなく、いかなる分散訓練でも使うべきではありません。

調査のため、まず、データセットの性能をチェックする簡単な関数を定義します。



In [ ]:

    
import time

def timeit(ds, batches=2*steps_per_epoch+1):
    overall_start = time.time()
    # タイマーをスタートする前に、パイプラインの初期化の（シャッフルバッファを埋める）ため、
    # バッチを１つ取得します
    it = iter(ds.take(batches+1))
    next(it)

    start = time.time()
    for i,(images,labels) in enumerate(it):
        if i%10 == 0:
            print('.',end='')
    print()
    end = time.time()

    duration = end-start
    print("{} batches: {} s".format(batches, duration))
    print("{:0.5f} Images/s".format(BATCH_SIZE*batches/duration))
    print("Total time: {}s".format(end-overall_start))

現在のデータセットの性能は次のとおりです。



In [ ]:

    
ds = image_label_ds.apply(
    tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds = ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
ds



In [ ]:

    
timeit(ds)

キャッシュ

tf.data.Dataset.cacheを使うと、エポックを越えて計算結果を簡単にキャッシュできます。特に、データがメモリに収まるときには効果的です。

ここでは、画像が前処理（デコードとリサイズ）された後でキャッシュされます。



In [ ]:

    
ds = image_label_ds.cache()
ds = ds.apply(
    tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds = ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
ds



In [ ]:

    
timeit(ds)

メモリキャッシュを使う際の欠点のひとつは、実行の都度キャッシュを再構築しなければならないことです。このため、データセットがスタートするたびに同じだけ起動のための遅延が発生します。



In [ ]:

    
timeit(ds)

データがメモリに収まらない場合には、キャッシュファイルを使用します。



In [ ]:

    
ds = image_label_ds.cache(filename='./cache.tf-data')
ds = ds.apply(
    tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds = ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(1)
ds



In [ ]:

    
timeit(ds)

キャッシュファイルには、キャッシュを再構築することなくデータセットを再起動できるという利点もあります。2回めがどれほど早いか見てみましょう。



In [ ]:

    
timeit(ds)

TFRecord ファイル

生の画像データ

TFRecordファイルは、バイナリの大きなオブジェクトのシーケンスを保存するための単純なフォーマットです。複数のサンプルを同じファイルに詰め込むことで、TensorFlowは複数のサンプルを一度に読み込むことができます。これは、特にGCSのようなリモートストレージサービスを使用する際の性能にとって重要です。

最初に、生の画像データからTFRecordファイルを構築します。



In [ ]:

    
image_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_image_paths).map(tf.read_file)
tfrec = tf.data.experimental.TFRecordWriter('images.tfrec')
tfrec.write(image_ds)

次に、TFRecordファイルを読み込み、以前定義したpreprocess_image関数を使って画像のデコード/リフォーマットを行うデータセットを構築します。



In [ ]:

    
image_ds = tf.data.TFRecordDataset('images.tfrec').map(preprocess_image)

これを、前に定義済みのラベルデータセットとzipし、期待通りの(image,label)のペアを得ます。



In [ ]:

    
ds = tf.data.Dataset.zip((image_ds, label_ds))
ds = ds.apply(
    tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds=ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(AUTOTUNE)
ds



In [ ]:

    
timeit(ds)

これは、cacheバージョンよりも低速です。前処理をキャッシュしていないからです。

シリアライズしたテンソル

前処理をTFRecordファイルに保存するには、前やったように前処理した画像のデータセットを作ります。



In [ ]:

    
paths_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_image_paths)
image_ds = paths_ds.map(load_and_preprocess_image)
image_ds

.jpeg文字列のデータセットではなく、これはテンソルのデータセットです。

これをTFRecordファイルにシリアライズするには、まず、テンソルのデータセットを文字列のデータセットに変換します。



In [ ]:

    
ds = image_ds.map(tf.serialize_tensor)
ds



In [ ]:

    
tfrec = tf.data.experimental.TFRecordWriter('images.tfrec')
tfrec.write(ds)

前処理をキャッシュしたことにより、データはTFRecordファイルから非常に効率的にロードできます。テンソルを使用する前にデシリアライズすることを忘れないでください。



In [ ]:

    
RESTORE_TYPE = image_ds.output_types
RESTORE_SHAPE = image_ds.output_shapes

ds = tf.data.TFRecordDataset('images.tfrec')

def parse(x):
    result = tf.parse_tensor(x, out_type=RESTORE_TYPE)
    result = tf.reshape(result, RESTORE_SHAPE)
    return result

ds = ds.map(parse, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
ds

次にラベルを追加し、以前と同じような標準的な処理を適用します。



In [ ]:

    
ds = tf.data.Dataset.zip((ds, label_ds))
ds = ds.apply(
  tf.data.experimental.shuffle_and_repeat(buffer_size=image_count))
ds=ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(AUTOTUNE)
ds



In [ ]:

    
timeit(ds)