人类喜欢将所有事物都纳入鄙视链的范畴，宠物当然也不例外。一般来说，拥有一只纯种宠物可以让主人占据鄙视链的云端，进而鄙视那些混血或者流浪宠物。甚至还发展出了专业的鉴定机构，可以颁发《血统证明书》。但是考究各类纯种鉴定的常规方法：例如眼睛的大小、颜色、鼻子的特点、身躯长度、尾巴特征、毛发等，当然也包括一些比较玄幻的特征：宠物家族的个性、气质等等。抛开“黑魔法”不在此讨论之外，既然是基于生物外形特征鉴定，判断是否纯种的需求本质上就是一个图像识别服务。
Hello TensorFlow
Tensorflow is not a Machine Learning specific library, instead, is a general purpose computation library that represents computations with graphs.
TensorFlow 开源软件库（Apache 2.0 许可证），最初由 Google Brain 团队开发。TensorFlow 提供了一系列算法模型和编程接口，让我们可以快速构建一个基于机器学习的智能服务。对于开发者来说，目前有四种编程接口可供选择：
- C++ source code: Tensorflow 核心基于 C++ 编写，支持从高到低各个层级的操作;
- Python bindings & Python library: 对标 C++ 实现，支持 Python 调用 C++ 函数;
- Java bindings;
- Go binding;
下面是一个简单的实例：
环境准备
- 安装 TensorFlow C library,包含一个头文件 c_api.h 和 libtensorflow.so
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-linux-x86_64-1.5.0.tar.gz
## options
TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support
TF_VERSION='1.5.0'
curl -L \
"https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-$(go env GOOS)-x86_64-${TF_VERSION}.tar.gz" |
安装 Go 语言环境,参考：玩转编程语言：Golang
安装 Tensorflow Go binding library
go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op
- 下载模型（demo model)，包含一个标签文件 label_strings.txt 和 graph.pb
mkdir model
wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip -O model/inception.zip
unzip model/inception.zip -d model
chmod -R 777 model
Tensorflow Model Function
//Loading TensorFlow model
func loadModel() error {
// Load inception model
model, err := ioutil.ReadFile("./model/tensorflow_inception_graph.pb")
if err != nil {
return err
}
graph = tf.NewGraph()
if err := graph.Import(model, ""); err != nil {
return err
}
// Load labels
labelsFile, err := os.Open("./model/imagenet_comp_graph_label_strings.txt")
if err != nil {
return err
}
defer labelsFile.Close()
scanner := bufio.NewScanner(labelsFile)
// Labels are separated by newlines
for scanner.Scan() {
labels = append(labels, scanner.Text())
}
if err := scanner.Err(); err != nil {
return err
}
return nil
}
Classifying Workflow
基于 Tensorflow 模型实现图像识别的主要流程如下：
- 图像转换 (Convert to tensor )
- 图像标准化( Normalize )
- 图像分类 （ Classifying )
func recognizeHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request, _ httprouter.Params) {
// Read image
imageFile, header, err := r.FormFile("image")
// Will contain filename and extension
imageName := strings.Split(header.Filename, ".")
if err != nil {
responseError(w, "Could not read image", http.StatusBadRequest)
return
}
defer imageFile.Close()
var imageBuffer bytes.Buffer
// Copy image data to a buffer
io.Copy(&imageBuffer, imageFile)
// ...
tensor, err := makeTensorFromImage(&imageBuffer, imageName[:1][0])
if err != nil {
responseError(w, "Invalid image", http.StatusBadRequest)
return
}
// ...
}
函数 makeTensorFromImage() which runs an image tensor through the normalization graph.
func makeTensorFromImage(imageBuffer *bytes.Buffer, imageFormat string) (*tf.Tensor, error) {
tensor, err := tf.NewTensor(imageBuffer.String())
if err != nil {
return nil, err
}
graph, input, output, err := makeTransformImageGraph(imageFormat)
if err != nil {
return nil, err
}
session, err := tf.NewSession(graph, nil)
if err != nil {
return nil, err
}
defer session.Close()
normalized, err := session.Run(
map[tf.Output]*tf.Tensor{input: tensor},
[]tf.Output{output},
nil)
if err != nil {
return nil, err
}
return normalized[0], nil
}
函数 maketransformimagegraph() 将图形的像素值调整到 224×224，以符合模型输入参数要求。
func makeTransformImageGraph(imageFormat string) (graph *tf.Graph, input, output tf.Output, err error) {
const (
H, W = 224, 224
Mean = float32(117)
Scale = float32(1)
)
s := op.NewScope()
input = op.Placeholder(s, tf.String)
// Decode PNG or JPEG
var decode tf.Output
if imageFormat == "png" {
decode = op.DecodePng(s, input, op.DecodePngChannels(3))
} else {
decode = op.DecodeJpeg(s, input, op.DecodeJpegChannels(3))
}
// Div and Sub perform (value-Mean)/Scale for each pixel
output = op.Div(s,
op.Sub(s,
// Resize to 224x224 with bilinear interpolation
op.ResizeBilinear(s,
// Create a batch containing a single image
op.ExpandDims(s,
// Use decoded pixel values
op.Cast(s, decode, tf.Float),
op.Const(s.SubScope("make_batch"), int32(0))),
op.Const(s.SubScope("size"), []int32{H, W})),
op.Const(s.SubScope("mean"), Mean)),
op.Const(s.SubScope("scale"), Scale))
graph, err = s.Finalize()
return graph, input, output, err
}
最后，将格式化的 image tensor 输入到 Inception model graph 中运算。
session, err := tf.NewSession(graph, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer session.Close()
output, err := session.Run(
map[tf.Output]*tf.Tensor{
graph.Operation("input").Output(0): tensor,
},
[]tf.Output{
graph.Operation("output").Output(0),
},
nil)
if err != nil {
responseError(w, "Could not run inference", http.StatusInternalServerError)
return
}
Testing
func main() {
if err := loadModel(); err != nil {
log.Fatal(err)
return
}
r := httprouter.New()
r.POST("/recognize", recognizeHandler)
err := http.ListenAndServe(":8080", r)
if err != nil {
log.Println(err)
return
}
}
$ curl localhost:8080/recognize -F 'image=@../data/IMG_3560.png'
{
"filename":"IMG_3000.png",
"labels":[
{"label":"black swan","probability":0.98746836,"Percent":"98.75%"},
{"label":"oystercatcher","probability":0.0040768473,"Percent":"0.41%"},
{"label":"American coot","probability":0.002185003,"Percent":"0.22%"},
{"label":"black stork","probability":0.0011524856,"Percent":"0.12%"},
{"label":"redshank","probability":0.0010183558,"Percent":"0.10%"}]
}
通过上面的案例我们可以发现，这个服务目前可以对于黑天鹅图像的推算概率值为 98.75%，非常准确；但是对于另外两张宠物狗的图像，最高的推算概率值也仅有 30% 左右，虽然也没有被识别成猫咪或者狼，但是和理想效果要求可用性还有一段距离（此处暂时忽略物种本身的复杂性）。主要是因为现在我们使用的还只是一个非常“原始”的模型，如果需要为小众领域服务（宠物，也可以是其它事物），需要通过训练（Training Models）增强优化，或者引入更丰富的标签，更合适的模型。当然，训练过程中也会存在样本质量不佳的情况，错误样本和各种噪音也会影响准确度。
扩展阅读:《The Machine Learning Master》
- Machine Learning(一):基于 TensorFlow 实现宠物血统智能识别
- Machine Learning (二) : 宠物智能识别之 Using OpenCV with Node.js
- Machine Learning:机器学习项目
- Machine Learning:机器学习算法
- Machine Learning:机器学习书单
- Machine Learning:机器学习技术与知识产权法
- Machine Learning:人工智能媒体报道集
- 数据可视化（三）基于 Graphviz 实现程序化绘图
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