使用深度学习检测疟疾

我们再次应用并行处理来加速有关图像载入和重新调整大小的计算。最终，我们获得了所需尺寸的图片张量，正如前面的输出所示。我们现在查看一些血细胞图像样本，以对我们的数据有个印象。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
 
plt.figure(1 , figsize = (8 , 8))
n = 0 
for i in range(16):
    n += 1 
    r = np.random.randint(0 , train_data.shape[0] , 1)
    plt.subplot(4 , 4 , n)
    plt.subplots_adjust(hspace = 0.5 , wspace = 0.5)
    plt.imshow(train_data[r[0]]/255.)
    plt.title('{}'.format(train_labels[r[0]]))
    plt.xticks([]) , plt.yticks([])

Malaria cell samples

基于这些样本图像，我们看到一些疟疾和健康细胞图像的细微不同。我们将使我们的深度学习模型试图在模型训练中学习这些模式。

开始我们的模型训练前，我们必须建立一些基础的配置设置。

BATCH_SIZE = 64
NUM_CLASSES = 2
EPOCHS = 25
INPUT_SHAPE = (125, 125, 3)
 
train_imgs_scaled = train_data / 255.
val_imgs_scaled = val_data / 255.
 
# encode text category labels
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 
le = LabelEncoder()
le.fit(train_labels)
train_labels_enc = le.transform(train_labels)
val_labels_enc = le.transform(val_labels)
 
print(train_labels[:6], train_labels_enc[:6])
 
 
# Output
['malaria' 'malaria' 'malaria' 'healthy' 'healthy' 'malaria'] [1 1 1 0 0 1]

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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