keras实现基于孪生网络的图片相似度计算方式

下面我将详细讲解“Keras实现基于孪生网络的图片相似度计算方式”的完整攻略。

背景介绍

Keras是一个流行的深度学习框架，它支持多种神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络等。孪生网络（Siamese Network）是一种特殊的神经网络结构，由两个或多个完全相同的子网络组成，以实现相同的目标。常见的用途包括图像相似度度量、文本相似度计算等。

在此教程中，我们将使用Keras框架构建基于孪生网络的图片相似度计算模型。

步骤概述

我们的攻略流程如下：

1. 数据预处理：下载数据集并进行预处理
2. 构建模型：构建孪生网络模型并编译
3. 训练模型：使用训练集进行模型训练
4. 模型评估：使用测试集评估模型
5. 模型应用：使用模型进行图片相似度计算

接下来我们将详细介绍每一个步骤。

数据预处理

我们将使用MNIST数据集进行模型训练和测试，MNIST数据集包含0-9的手写数字图片，每张图片大小为28x28。

from keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape(x_train.shape + (1,))
x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1,))

在上面的代码中，我们使用Keras自带的mnist数据集进行加载，并将数据集中的图片数据进行了归一化并进行了维度转换，以便于后续的孪生网络模型构建和训练。

构建模型

我们将使用Keras框架来构建基于孪生网络的图片相似度计算模型，以下是模型代码：

from keras.layers import Input, Conv2D, Lambda, Dense, Flatten
from keras.models import Model

# 定义输入层
input_shape = x_train.shape[1:]
left_input = Input(input_shape)
right_input = Input(input_shape)

# 定义共享卷积神经网络
convnet = Sequential([
  Conv2D(64, (3,3), activation='relu', input_shape=input_shape),
  Flatten(),
  Dense(128, activation='relu'),
  Dense(128, activation='relu'),
  Dense(128, activation='relu')
])

# 定义左右输入的处理
encoded_l = convnet(left_input)
encoded_r = convnet(right_input)

# 计算左右向量距离
L1_layer = Lambda(lambda tensor:K.abs(tensor[0] - tensor[1]))
L1_distance = L1_layer([encoded_l, encoded_r])

# 定义输出层
prediction = Dense(1,activation='sigmoid')(L1_distance)

# 定义孪生网络模型
siamese_net = Model(inputs=[left_input,right_input],outputs=prediction)

# 编译模型
siamese_net.compile(loss="binary_crossentropy",optimizer='adam')

在上面的代码中，我们首先定义了输入层，左右两个输入分别对应了模型中的“左”、“右”两张图片。接着，我们定义了共享卷积神经网络，这里我们使用了三个全连接层作为卷积神经网络的处理结果。

接下来，我们定义了左右输入的处理，这里我们将两张图片输入共享卷积神经网络得到两个向量。接着，我们定义了计算左右向量距离的层，并将其输入到输出层进行二分类。

最后，我们将完整的孪生网络模型定义为siamese_net，并使用binary_crossentropy作为损失函数，使用adam作为优化器来编译模型。

训练模型

# 定义训练集
train_like_pairs = [[x_train[np.where(y_train == i)[0][0]], x_train[np.where(y_train == i)[0][1]]] for i in range(10)]
train_unlike_pairs = [[x_train[np.where(y_train == i)[0][0]], x_train[np.where(y_train == j)[0][0]]] for i in range(10) for j in range(i+1,10)]
train_pairs = train_like_pairs + train_unlike_pairs
train_y = np.array([1]*10 + [0]*45)

# 训练模型
history = siamese_net.fit(x=[np.array(train_pairs)[:,0], np.array(train_pairs)[:,1]], y=train_y,batch_size=64,epochs=100,verbose=1)

在上面的代码中，我们首先定义了训练集，训练集包含10对相似图片和45对不相似图片，通过这样的方式，我们将训练集构造成了一个二分类问题。

接着，我们使用fit方法来进行模型的训练，其中第一个参数x表示模型的输入数据，第二个参数y表示模型的标签数据，batch_size表示每次训练的批次大小，epochs表示训练的轮数，verbose表示训练过程的输出信息级别。

模型评估

# 定义测试集
test_like_pairs = [[x_test[np.where(y_test == i)[0][0]], x_test[np.where(y_test == i)[0][1]]] for i in range(10)]
test_unlike_pairs = [[x_test[np.where(y_test == i)[0][0]], x_test[np.where(y_test == j)[0][0]]] for i in range(10) for j in range(i+1,10)]
test_pairs = test_like_pairs + test_unlike_pairs
test_y = np.array([1]*10 + [0]*45)

# 执行模型评估
test_loss = siamese_net.evaluate(x=[np.array(test_pairs)[:,0], np.array(test_pairs)[:,1]], y=test_y)

在上面的代码中，我们定义了测试集，测试集包含和训练集相同的10对相似图片和45对不相似图片。接着，我们使用evaluate方法来执行模型的测试，其中第一个参数x表示模型的输入数据，第二个参数y表示模型的标签数据。

模型应用

# 随机选取一对图片进行比较
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机选择一个数字
random_num = random.randint(0, 9)
random_index1 = np.random.choice(np.where(y_test == random_num)[0], 1)[0]
random_index2 = np.random.choice(np.where(y_test == random_num)[0], 1)[0]

# 对比两个图片
result = siamese_net.predict([np.array([x_test[random_index1]]), np.array([x_test[random_index2]])])

# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots(1,2)
ax[0].imshow(x_test[random_index1].reshape(input_shape[0], input_shape[1]))
ax[1].imshow(x_test[random_index2].reshape(input_shape[0], input_shape[1]))
plt.suptitle('result: %f' % result)
plt.show()

在上面的代码中，我们先随机选择了一个数字，并从测试集中选取了该数字对应的两张图片进行模型计算。接着，我们使用predict方法来计算两张图片的相似度，最后使用matplotlib库来可视化两张图片并展示模型计算结果。

总结

通过上面的攻略，我们介绍了如何使用Keras框架构建基于孪生网络的图片相似度计算模型。具体来说，我们通过数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估和模型应用等步骤，实现了对MNIST数据集中手写数字图片的相似度计算。此外，我们还介绍了如何使用evaluate方法来评估模型的准确性，以及如何使用predict方法来进行模型应用。