Sách Deep Learning cơ bản

10.3 Python code 141
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.layers import Lambda, Conv2D, Dropout, Dense, Flatten
from keras.regularizers import l2
from utils import INPUT_SHAPE, batch_generator
# Thư mục để dữ liệu
data_dir = 'dataset'
# Đọc file driving_log.csv với các cột tương ứng
data_df = pd.read_csv(os.path.join(os.getcwd(), data_dir, 'driving_log.csv'), \
names=['center', 'left', 'right', 'steering', 'throttle', 'reverse', 'speed'])
# Lấy đường dẫn đến ảnh ở camera giữa, trái, phải
X = data_df[['center', 'left', 'right']].values
# Lấy góc lái của ô tô
y = data_df['steering'].values
# Vẽ histogram dữ liệu
plt.hist(y)
# Loại bỏ và chỉ lấy 1000 dữ liệu có góc lái ở 0
pos_zero = np.array(np.where(y==0)).reshape(-1, 1)
pos_none_zero = np.array(np.where(y!=0)).reshape(-1, 1)
np.random.shuffle(pos_zero)
pos_zero = pos_zero[:1000]
pos_combined = np.vstack((pos_zero, pos_none_zero))
pos_combined = list(pos_combined)
y = y[pos_combined].reshape(len(pos_combined))
X = X[pos_combined, :].reshape((len(pos_combined), 3))
# After process
plt.hist(y)
# Chia ra traing set và validation set
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, \
random_state=0)
# Xây dựng model