transfer_learning_discussion.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Discuss how the first model behaves and the next steps"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "from glob import glob\n",
    "from tensorflow import keras\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from tensorflow.keras.applications import VGG16\n",
    "from tensorflow.keras import layers\n",
    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
    "from skimage.transform import resize\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from util import getXY, dicom2df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Loading data\n",
    "rle_df = pd.read_csv('train-rle.csv')\n",
    "rle_df.columns = ['ImageId', 'EncodedPixels']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "text": [
      "100%|██████████| 12089/12089 [01:54<00:00, 105.75it/s]\n"
     ],
     "output_type": "stream"
    }
   ],
   "source": [
    "train_file_list = sorted(glob('dicom-images-train/*/*/*.dcm'))\n",
    "metadata_df = dicom2df(train_file_list, rle_df)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Problem Here**: loading whole data-set would yield a memory error!"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "12089it [10:20, 19.50it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "12089 images extracted of shape (256, 256, 3)\n",
      "Found 2711 positive cases and 9378 negative cases\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# x, y = getXY(metadata_df, verbose=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false,
     "name": "#%% md\n"
    }
   },
   "source": [
    "**Problem Here**: labels. According to the website \"Images without pneumothorax have a mask value of -1.\" We set `label = 0` iff `'encoded_pixels_list' = ['-1']`"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "text": [
      "3000it [02:57, 16.88it/s]\n"
     ],
     "output_type": "stream"
    },
    {
     "name": "stdout",
     "text": [
      "3000 images extracted of shape (256, 256, 3)\n",
      "Found 691 positive cases and 2309 negative cases\n"
     ],
     "output_type": "stream"
    }
   ],
   "source": [
    "# A smaller data set?\n",
    "x, y = getXY(metadata_df.iloc[0:3000], verbose=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(\n",
    "        x, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=9001)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "y_train = OneHotEncoder().fit_transform(y_train.reshape(-1,1)).toarray()\n",
    "y_test = OneHotEncoder().fit_transform(y_test.reshape(-1,1)).toarray()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "base_model = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', \n",
    "                   input_shape=(256, 256, 3))\n",
    "base_model.trainable = False\n",
    "\n",
    "inputs = tf.keras.Input(shape=(256, 256, 3))\n",
    "x = base_model(inputs)\n",
    "x = tf.keras.layers.Flatten()(x)\n",
    "x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)\n",
    "x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)\n",
    "x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)\n",
    "x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)\n",
    "outputs = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(x)\n",
    "model = keras.Model(inputs, outputs)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    },
    "pycharm": {
     "is_executing": false,
     "name": "#%%\n"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "text": [
      "input_8 True\n",
      "vgg16 False\n",
      "flatten_2 True\n",
      "dropout_1 True\n",
      "dense_4 True\n",
      "dropout_2 True\n",
      "dense_5 True\n",
      "dense_6 True\n",
      "Model: \"model_1\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "input_8 (InputLayer)         [(None, 256, 256, 3)]     0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "vgg16 (Model)                (None, 8, 8, 512)         14714688  \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "flatten_2 (Flatten)          (None, 32768)             0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_1 (Dropout)          (None, 32768)             0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_4 (Dense)              (None, 256)               8388864   \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_2 (Dropout)          (None, 256)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_5 (Dense)              (None, 64)                16448     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_6 (Dense)              (None, 2)                 130       \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 23,120,130\n",
      "Trainable params: 8,405,442\n",
      "Non-trainable params: 14,714,688\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ],
     "output_type": "stream"
    }
   ],
   "source": [
    "for l in model.layers: print(l.name, l.trainable)\n",
    "model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    },
    "pycharm": {
     "is_executing": false,
     "name": "#%%\n"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001),loss=\"binary_crossentropy\",metrics=[\"accuracy\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "jupyter": {
     "outputs_hidden": false
    },
    "pycharm": {
     "is_executing": true,
     "name": "#%%\n"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "text": [
      "Train on 2400 samples\n",
      "Epoch 1/3\n",
      "2400/2400 [==============================] - 1101s 459ms/sample - loss: 0.5609 - accuracy: 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      "Epoch 2/3\n",
      "2304/2400 [===========================>..] - ETA: 1:09 - loss: 0.5478 - accuracy: 0.7700 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