在这篇文章中，将探讨如何利用Python的TensorFlow库在Jupyter Notebook中训练一个神经网络，用于诊断新冠肺炎（COVID-19）的胸部X光图像。将使用深度学习技术，特别是转移学习（Transfer Learning）和预训练的ResNet50模型。
为了完成这个项目，需要以下工具和库：
假设已经熟悉Python的深度学习以及Jupyter Notebook的使用。如果是Python的新手，可以从这个教程开始。如果还不熟悉Jupyter Notebook，可以从这里开始。
在这个项目中，将使用Python 3.7和Jupyter Notebook。将使用TensorFlow2.0作为深度学习库来构建模型。要安装TensorFlow，请打开Anaconda并运行以下GPU CUDA命令：
conda create -n tf-gpu-cuda8 tensorflow-gpu cudatoolkit=10.0
conda activate tf-gpu-cuda8
要检查TensorFlow是否正确安装，打开Jupyter Notebook并输入：
import tensorflow as tf
如果没有错误，那么TensorFlow已经正确安装。
现在需要安装一些基本的库，比如NumPy和Matplotlib。打开Anaconda并输入以下命令：
conda install numpy
conda install -c conda-forge matplotlib
打开Jupyter Notebook，添加这两个命令，并确保它们没有错误。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
一旦安装了所有需要的库，就可以将它们连同将在项目中使用的其他包一起导入：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto, InteractiveSession
config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)
from keras.models import Model
from keras.applications import ResNet50
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
在开始编写网络代码之前，需要一组图像来训练和测试网络。在这个项目中，将使用公开的新冠肺炎胸部X光图像数据集。这个数据集包含三个类别的图像：新冠肺炎、正常和肺炎。将致力于分类新冠肺炎“阳性”和“阴性”图像；因此，只需要新冠肺炎和正常类别。因此，在下载数据集后，从中移除了肺炎类别。数据集包含1,143张COVID-19阳性图像和1,341张正常图像，冠状病毒阴性。
图像应该被下载并预处理以适应网络的输入格式——调整大小为224x224x3。可以使用TensorFlow的ImageDataGenerator来加载和调整图像大小。
首先，需要加载预训练的模型并冻结其权重。在项目中，将使用Keras内置的神经网络模型中的ResNet50作为预定义的网络架构，这些模型包括ResNet、Inception、GoogleNet等。
由于想要使用转移学习而不是从头开始，要求Keras加载一个已经在ImageNet图像上训练过的ResNet 50的副本。选项include_top=False允许通过移除最后密集层来提取特征。这有助于控制模型的输出和输入。
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')
base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
然后可以显示网络层的名称和数量，以便在后续阶段轻松设置为可训练。
for i, layer in enumerate(base_model.layers): print(i, layer.name)
TensorFlow和Keras提供了一种简单的方式来使用ImageDataGenerator加载数据。这个函数允许预处理数据——调整大小、重新缩放和洗牌——所有操作都在一个操作中完成。
首先，调用预训练的ResNet50模型的预处理函数。
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input)
接下来，将从项目目录中收集训练和测试图像，并分别将它们存储在train_datagen和test_datagen目录中。
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function = preprocess_input)
test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function = preprocess_input)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(r'C:\Users\abdul\Desktop\Research\Covid-19\COVDATA\train', target_size = (224, 224), color_mode = 'rgb', batch_size = 3, class_mode = 'binary', shuffle = True)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(r'C:\Users\abdul\Desktop\Research\Covid-19\COVDATA\test', target_size = (224, 224), color_mode = 'rgb', batch_size = 3, class_mode = 'binary', shuffle = True)
请注意，上述函数包含了One-hot编码，它用于标记在这个项目中拥有的两个类别：新冠肺炎和正常。要检查图像的标签，请输入：
train_datagen.label
正如在代码中看到的，将图像大小调整为224x224x3以适应ResNet50的输入格式。使用了二进制类别模式，因为分类任务是一个二元任务；它只处理两个类别。
然后，可以可视化一些将用于训练网络的数据图像。可以使用OpenCV逐个显示图像，如下例所示：
imageformat = ".png"
path = r'C:\Users\abdul\Desktop\ContentLab\ContentLab[Abdulkader_Helwan]\test2\COVID-19'
imfilelist = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path) if f.endswith(imageformat)]
for el in imfilelist: print(el)
image = cv2.imread(el, cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('Image', image)
# Show the image
cv2.waitKey(1000)