Transfer Learning dan Fine Tuning – 2

by

Pada modul ini kita akan setup project binary classfication untuk mengenali anjing dan kucing menggunakan mobilenet.

Transfer Learning

Teknik yang digunakan adalah Transfer Learning, artinya kita akan menggunakan pre-trained dari MobileNet, base model akan di-freeze, kemudian kita membuat custom head yang sesuai dengan kebutuhan model kita.

Yang diperlukan adalah library tensorflow dan tqdm, untuk kemudahan gunakan Google Colab karena kedua library tersebut sudah terinstall.

Langkah berikutnya adalah download dataset. File akan disimpan pada current directory di Google Colab Server (jika Anda menggunakan Google Colab, dapat dilihat pada tab Files, lihat gambar-1)

!wget --no-check-certificate \
    https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip \
    -O ./cats_and_dogs_filtered.zip

Selanjutnya kita impor library yang digunakan dalam project.

import os
import zipfile
import tensorflow as tf

from tqdm import tqdm_notebook
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

Kemudian unzip file yang telah kita download pada langkah diatas. Hasil unzip bisa dilihat di tab files.

dataset_path = "./cats_and_dogs_filtered.zip"
zip_obj = zipfile.ZipFile(file=dataset_path, mode="r")
zip_obj.extractall("./")
zip_obj.close()
Gambar-1 : Lokasi file pada Google Colab

Setelah diekstrak, kita perlu setting dataset path ke file hasil ekstrak yaitu ./cats_and_dogs_filtered’.

Lalu inisialisasi variable untuk menyimpan informasi train dan validation directory.

dataset_path = "./cats_and_dogs_filtered/"

train_dir = os.path.join(dataset_path, "train")
validation_dir = os.path.join(dataset_path, "validation")

Sampai disini kita sudah selesai melakukan setup awal. Pada modul selanjutnya kita akan lanjutkan dengan building model.

Sharing is caring:

Leave a Comment