【深度學(xué)習(xí)】手把手教你實(shí)現(xiàn)一個(gè)人工智能案例（蓄電池爬堿識(shí)別）

本文的目標(biāo)：手把手教一個(gè)零基礎(chǔ)員工入門省公司AI平臺(tái)項(xiàng)目開發(fā)

本項(xiàng)目目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)了通信運(yùn)檢一班通信蓄電池爬堿的人工智能識(shí)別

前期準(zhǔn)備：需要自學(xué)python的基本語法，只要看得懂python語句之后，就可以看別人的人工智能項(xiàng)目進(jìn)行學(xué)習(xí)了。比如看本次項(xiàng)目。

推薦python學(xué)習(xí)網(wǎng)站：

https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html。

推薦項(xiàng)目學(xué)習(xí)網(wǎng)站：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/

結(jié)果展示：

上圖模型訓(xùn)練結(jié)果顯示，在訓(xùn)練集上識(shí)別的準(zhǔn)確率為100%，在測(cè)試集上識(shí)別準(zhǔn)確率為90%。

下面從0開始教學(xué)（默認(rèn)python語法已自學(xué)完畢）：

一、概念理解

首先解釋一下什么是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是：“計(jì)算機(jī)程序可以在給定某種類別的任務(wù) T 和性能度量 P 下學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn) E ，如果其在任務(wù) T 中的性能恰好可以用 P 度量，則隨著經(jīng)驗(yàn) E 而提高?！?/p>

簡(jiǎn)單可以這樣理解：讓機(jī)器看作文的特征和老師給定的分?jǐn)?shù)，機(jī)器在看了足夠多不同特征的作文及其得分之后，就可以自己給老師還沒有批改的作文打分了（或者分類，好還是壞）。

深度學(xué)習(xí)的定義是：“深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過學(xué)習(xí)將世界使用嵌套的概念層次來表示并實(shí)現(xiàn)巨大的功能和靈活性，其中每個(gè)概念都定義為與簡(jiǎn)單概念相關(guān)聯(lián)，而更為抽象的表示則以較不抽象的方式來計(jì)算?！?/p>

簡(jiǎn)單可以這樣理解：深度學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)更厲害了，機(jī)器不僅可以給作文打分，因?yàn)樗吹淖魑膲蚨嗔?，并且知道什么是好作文，什么是差作文，最后他自己都可以寫出好作文來了?/p>

我們今天要完成的任務(wù)就是基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別任務(wù)，讓他看足夠多的照片（訓(xùn)練集），提前告訴他，哪些蓄電池是好的，哪些蓄電池是壞的。訓(xùn)練出模型之后，他就可以自動(dòng)識(shí)別出剛拍的還沒有打標(biāo)記的照片（測(cè)試集），哪些是好的蓄電池，哪些是壞的蓄電池。如果你訓(xùn)練的時(shí)候告訴了他蓄電池壞的種類，他甚至可以告訴你蓄電池壞的種類具體是哪一類。

真實(shí)場(chǎng)景中蓄電池最常見的肉眼可見的缺陷就是爬堿。含有氫氧化鉀(KOH)和氫氧化鋰的堿性電解液有爬上容器口，翻越容器壁向地面再向墻壁爬越的特性，稱為爬堿。爬堿的危害是爬堿現(xiàn)象會(huì)引起蓄電池正、負(fù)極以及其他回路自放電加大，降低蓄電池正、負(fù)極間和直流系統(tǒng)的絕緣水平，消耗電解液，從而降低蓄電池適用壽命。所以自動(dòng)識(shí)別爬堿具有重要的實(shí)用價(jià)值。

檢修一班真實(shí)現(xiàn)場(chǎng)的爬堿照片如下圖所示：

很明顯有爬堿現(xiàn)象和沒有爬堿現(xiàn)象的蓄電池在圖像層面上有著本質(zhì)的區(qū)別，只需要用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)到這個(gè)區(qū)別，就可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)無論什么設(shè)備什么方式采集到的蓄電池照片全自動(dòng)完成蓄電池是否爬堿的判斷，也就實(shí)現(xiàn)了人工智能。

二、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

千里馬常有而伯樂不常有，套用到人工智能領(lǐng)域就是優(yōu)秀的模型算法常有，但優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集不常有，這就是為什么大數(shù)據(jù)會(huì)成為企業(yè)重要資產(chǎn)的原因。

目前限制整個(gè)國網(wǎng)公司以及信通公司在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用的核心痛點(diǎn)不是沒有需求和應(yīng)用場(chǎng)景，而是在對(duì)應(yīng)需求和應(yīng)用場(chǎng)景下沒有優(yōu)質(zhì)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

因?yàn)樾铍姵剡\(yùn)維問題一直是通信運(yùn)檢一班運(yùn)維的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，所以班組有意識(shí)收集了大量的數(shù)據(jù)集。將數(shù)據(jù)集整理為兩類，一類是正常蓄電池，一類是爬堿蓄電池，再將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集（train）和測(cè)試集（test），訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型，數(shù)量種類越多，模型訓(xùn)練出來就越優(yōu)秀。測(cè)試集用來測(cè)試模型是否能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，各種刁鉆的拍攝角度和爬堿類型都要來點(diǎn)兒，看是否能全部預(yù)測(cè)出來。

整理后的效果如圖所示。

訓(xùn)練集（包含正常蓄電池和爬堿蓄電池）：

測(cè)試集（包含正常蓄電池和爬堿蓄電池）：

最后打包成zip：

訓(xùn)練集遵循一個(gè)原則，多多益善，為什么抖音（本質(zhì)上是人工智能分發(fā)系統(tǒng)）能在全球大火，就是因?yàn)橹袊脩籼嗔耍瑪?shù)據(jù)喂得飽，模型訓(xùn)練得好。跟中國比，其他國家全是小數(shù)據(jù)，只有我們是大數(shù)據(jù)。（美帝強(qiáng)就強(qiáng)在，他在全球拿數(shù)據(jù)）

三、省公司AI平臺(tái)的使用（百度AI Studio）

省公司AI平臺(tái)本質(zhì)上是百度Ai Stduio的本地化部署，所以本次實(shí)驗(yàn)我們就在百度Ai Stduio上完成。省公司AI平臺(tái)在Ai Stduio的基礎(chǔ)上，考慮到基層員工編程技能不熟練，所以開發(fā)了一些智能編程的模塊，比如：作業(yè)建模，可視化建模，自動(dòng)化建模。本實(shí)驗(yàn)相當(dāng)于是Notebook建模，從頭開始自己完整寫出來。自己能夠?qū)懸徽状a后，也更有利于其他簡(jiǎn)單建模的理解。省公司建立這個(gè)AI平臺(tái)是更希望廣大員工幫忙一起補(bǔ)充數(shù)據(jù)集，標(biāo)注數(shù)據(jù)集。如果想自己獨(dú)立開發(fā)，那么我更建議百度Ai Stduio，完成驗(yàn)證后可直接移植到省公司AI平臺(tái)上。

用自己的百度賬號(hào)，登陸Ai Stduio，點(diǎn)擊創(chuàng)建項(xiàng)目。

選第一個(gè)Notebook就新建了一個(gè)Jupyter Notebook自己從頭開始編寫。接著配置環(huán)境選AI Studio經(jīng)典版，項(xiàng)目描述隨意填寫。

點(diǎn)啟動(dòng)環(huán)境，開始進(jìn)行編程?，F(xiàn)在可以免費(fèi)白嫖GPU算力，以后按百度的尿性肯定要收費(fèi)，所以趁早白嫖，直接選至尊GPU，運(yùn)算速度快。如果以后收費(fèi)了，也可以在省公司AI平臺(tái)上去利用平臺(tái)服務(wù)器的GPU進(jìn)行運(yùn)算，自己的個(gè)人電腦是不可能完成大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的，這也是省公司開放AI平臺(tái)的原因。

四、上傳數(shù)據(jù)集

把打包好的zip文件放在work目錄下，執(zhí)行一段linux命令把zip解壓縮。

!unzip?-q?work/蓄電池?cái)?shù)據(jù)集.zip?-d?work/

五、代碼編寫

設(shè)置參數(shù)：

batch_size = 10lr =5e-5epoch = 20train_path = './work/train'eval_path = "./work/test"

數(shù)據(jù)傳入：

from paddle.vision.datasets import DatasetFolderfrom paddle.io import DataLoaderfrom paddle.vision import transforms
def train_dataload(image_dir):    data_transform = transforms.Compose([                transforms.Resize(256),                transforms.RandomCrop(230),                transforms.ToTensor(),                transforms.Transpose([0,1,2])            ])    dataset = DatasetFolder(image_dir, transform=data_transform)    return dataset        def eval_dataload(image_dir):    data_transform = transforms.Compose([                transforms.Resize(230),                transforms.RandomCrop(230),                transforms.ToTensor(),                transforms.Transpose([0,1,2])            ])    dataset = DatasetFolder(image_dir, transform=data_transform)    return dataset    train_dataset?=??train_dataload(train_path)eval_dataset = eval_dataload(eval_path)
train_loader = list(DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True))eval_loader?=?list(DataLoader(eval_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False))

打印幾個(gè)圖像數(shù)據(jù)出來看看：

for e in train_loader[:3]:    print(e)

打印一個(gè)圖像出來看看：

import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image
img = Image.open("./work/test/爬堿蓄電池/微信圖片_20211020170100.jpg")plt.imshow(img)plt.axis('off')plt.show()

建立模型：

from paddle.vision.models import resnet50import paddlemymodel = paddle.Model(resnet50(num_classes=2,pretrained=True))loss = paddle.nn.CrossEntropyLoss()optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5,parameters=mymodel.parameters())mymodel.prepare(loss=loss,optimizer=optimizer,metrics=paddle.metric.Accuracy())

（Resnet是殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network)的縮寫，該系列網(wǎng)絡(luò)廣泛用于目標(biāo)分類等領(lǐng)域以及作為計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)主干經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，典型的網(wǎng)絡(luò)有resnet50, resnet101等。Resnet網(wǎng)絡(luò)證明網(wǎng)絡(luò)能夠向更深（包含更多隱藏層）的方向發(fā)展。）

訓(xùn)練保存模型：

mymodel.fit(train_data=train_loader,eval_data=eval_loader,batch_size=10,epochs=epoch,verbose=True,save_dir="./check_ponit",save_freq=1)

結(jié)果分析：

訓(xùn)練出來的模型在訓(xùn)練集上的正確率為100%。

在測(cè)試集上的正確率為90%，達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

模型保存：

保存后的模型可部署到硬件設(shè)備上進(jìn)行人工智能自動(dòng)識(shí)別。

總結(jié)：

整個(gè)人工智能應(yīng)用案例分為以下4個(gè)主要步驟：

1. 確定應(yīng)用場(chǎng)景

2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集

3. AI平臺(tái)創(chuàng)建項(xiàng)目

4. 編程實(shí)現(xiàn)
   

整個(gè)項(xiàng)目最難的部分在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集的有效收集。

進(jìn)一步優(yōu)化思路：

1. 更多的年輕人學(xué)會(huì)使用python和AI平臺(tái)，并結(jié)合自己的生產(chǎn)實(shí)際提出更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

2. 建立班組大數(shù)據(jù)庫，全員有意識(shí)收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。更合理的方式是數(shù)據(jù)由設(shè)備自動(dòng)采集存儲(chǔ)。
   

3. 積累更多的數(shù)據(jù)集來優(yōu)化訓(xùn)練已有的模型從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

4. 嘗試更多的先進(jìn)模型并調(diào)整參數(shù)來提高識(shí)別準(zhǔn)確率
   

學(xué)習(xí)路徑及免費(fèi)資源：

百度Ai Studio（百度賬號(hào)登陸）：

阿里天池（支付寶賬號(hào)登陸）：

往期精彩回顧




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