Обучение нейронной сети на основе файлов в формате PPM

В рамках данного проекта мы преобразовали изображения из базы данных MNIST в формат PPM P6 с использованием языка программирования D и библиотеки ppmformats. Этот процесс был выполнен для подготовки данных, которые затем будут использованы для обучения нейронной сети с помощью библиотеки vectorflow от Netflix. В данной статье будет подробно описан весь процесс, включая создание файлов PPM, подготовку данных и обучение нейронной сети.

Папка с файлами PPM P6

На предыдущем этапе мы создали папку, содержащую файлы изображений в формате PPM P6. Каждый файл в этой папке представляет собой изображение из базы данных MNIST, преобразованное в двоичный формат PPM P6, который является более компактным и эффективным для обработки по сравнению с текстовым форматом.

Использование библиотеки vectorflow от Netflix

Для создания и обучения нейронной сети мы будем использовать библиотеку vectorflow, разработанную Netflix. Эта библиотека предоставляет необходимые инструменты для построения и тренировки нейронных сетей, включая поддержку различных типов слоев и алгоритмов обучения.

Структура данных для работы с vectorflow

Для работы с библиотекой vectorflow нам необходимо подготовить данные в определенной структуре. В vectorflow основная структура данных называется Obs, которая представляет собой наблюдение, содержащее вектор признаков и метку класса.

Загрузка данных из файлов PPM и формирование структур Obs

Процедура загрузки данных из файлов PPM и формирование структур Obs включает следующие шаги:

1. Открытие файла PPM.
2. Чтение заголовка PPM для извлечения метаинформации, такой как размеры изображения и максимальное значение цвета.
3. Чтение пиксельных данных изображения и преобразование их в вектор признаков.
4. Создание структуры Obs, включающей вектор признаков и метку класса.

Пример кода для загрузки данных из файла PPM:

struct Obs {
    float[] features;
    int label;
}

Obs loadPPMFile(string filename, int label) {
    import std.file : read;
    import std.conv : to;

    auto fileContent = read(filename);
    auto ppmHeader = to!string(fileContent[0 .. 15]); // Примерное количество символов для заголовка

    // Парсинг заголовка
    auto parts = ppmHeader.split;
    int width = parts[1].to!int;
    int height = parts[2].to!int;
    int maxColor = parts[3].to!int;

    // Чтение пиксельных данных
    float[] features;
    foreach (byte b; fileContent[15 .. $]) {
        features ~= b / maxColor.to!float;
    }

    return Obs(features, label);
}

Код, написанный для ускорения работы

Код был написан максимально прямо и без использования сложных абстракций для обеспечения максимальной скорости работы с большими объемами данных. Это позволяет сократить время на загрузку и обработку данных, что критично при работе с большими датасетами.

Формирование диапазона структур Obs из файлов датасета

Для обработки всех файлов в датасете и формирования диапазона структур Obs, используется следующая процедура:

Obs[] loadDataset(string folderPath) {
    import std.file : dirEntries;
    import std.algorithm : map;

    Obs[] dataset;
    foreach (file; dirEntries(folderPath, "*.ppm")) {
        int label = extractLabel(file.name); // Функция для извлечения метки класса из имени файла
        dataset ~= loadPPMFile(file.name, label);
    }
    return dataset;
}

Перемешивание данных с использованием randomShuffle

Перед обучением нейронной сети данные необходимо перемешать для улучшения качества обучения. Для этого используется функция randomShuffle:

import std.random : randomShuffle;

void shuffleDataset(ref Obs[] dataset) {
    dataset.randomShuffle();
}

В данной статье был подробно описан процесс подготовки и загрузки данных из файлов PPM для обучения нейронной сети с использованием библиотеки vectorflow. Мы рассмотрели создание файлов PPM, подготовку данных, формирование структур Obs, извлечение признаков, перемешивание данных и обучение нейронной сети. Продолжение эксперимента может включать оптимизацию модели, настройку гиперпараметров и расширение набора данных для повышения точности и надежности нейронной сети.

---

---