追着幸福跑|写给医生的人工智能体验课（六）：零代码！10分钟带你做出自己的AI识别医学图像( 二 )
下载的资料介绍下载推文附带的压缩文件 ， 解压后可以看到下面的几个文件及文件夹 。 bottleneck是一个空的文件夹 ， 存放下一步重新训练模型后新的参数 。 data文件夹下面又有三个文件夹分别是boundary、cancerous、normal ， 里面有三种不同类型的病理图片 ， 作为训练集 。
images下面是两张需要最后测试的图片 ， 作为测试集 。 这些图片是我在网上下载的 ， 数据量比较小 ， 我们这次的任务目标是建立一个视觉识别模型 ， 看看对最后两张的测试图片预测准确率怎么样 。 inception_model下面是官网下载的inception V3模块 。 retrain.bat是脚本文件 ， 双击后会自动运行一系列的操作 。 用notepad++程序打开它 ， 会看到相应细节 。 retrain.py是官网的训练代码 ， 里面的内容比较多 ， 不需要打开 ， 也不需要修改 。 最后一个ipynb文件是训练好模型后做预测用 。
解压后文件
retrain.bat文件内容及注释
【追着幸福跑|写给医生的人工智能体验课（六）：零代码！10分钟带你做出自己的AI识别医学图像】运行前请先确保TensorFlow的模块以及安装好 ， 具体方法较简单 ， 请自行网上搜索 。 我们下一步双击retrain.bat文件 ， 就会自动训练data里的训练集 ， 并输出相应的文件 。 因为这个只是简单的试验 ， 图片数据少 ， 所以验证集的准确率不怎么样 ， 但不妨碍我们对测试集进行预测 。 当训练完成后 ， 程序命令会自动停止 ， 生成output_graph.pb文件 ， bottleneck文件下会生成一系列的txt文件 。 不同的电脑配置运行时间会有一定差异 。
运行retrain.bat后 ， 程序自动训练
最后我们打开ipynb文件 ， 直接运行 ， 可以看到对两张测试集的图片预测准确率还可以 。 这次课我们安心做一个调包侠 ， 尝试用现成的模型去建立自己的视觉识别模型 ， 或许能带给你新的研究思路 。
需要注意的是 ， 因为Inception针对的是ImageNet数据集 ， 里面的图片大小较小 ， 所以我们选择的训练图片也不能太大 。 另外 ， 不同领域的医学图片格式不一样 ， 这就需要前期做一些预处理了 。 下节课我们来结合文献 ， 讲讲消化内镜、CT与人工智能是怎么结合的 。
预测结果
课程代码链接：
提取码: vc9m
人工智能系列课程还剩下最后一节啦：
深度解读一篇内镜人工智能的文献 。
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