CNN神经网络–手写数字识别

训练流程图

引入包

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import numpy as np
import tensorflow as tf

下载并载入 MNIST 手写数字库(55000 * 28 * 28)55000 张训练图像

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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data', one_hot=True)
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input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255
output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10])
input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1])

从Test数据集里选取3000个手写数字的图片和对应标签

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test_x = mnist.test.images[:3000]
test_y = mnist.test.labels[:3000]

构建我们的卷积神经网络

第1层卷积

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conv1  = tf.layers.conv2d(
inputs = input_x_images,
filters = 32,
kernel_size=[5,5],
strides=1,
padding='same',
activation=tf.nn.relu
)

第一层池化(亚采样)

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pool1 = tf.layers.max_pooling2d(
inputs=conv1,
pool_size=[2,2],
strides=2
)

第2层卷积

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conv2  = tf.layers.conv2d(
inputs = pool1,
filters = 64,
kernel_size=[5,5],
strides=1,
padding='same',
activation=tf.nn.relu
)

第二层池化(亚采样)

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pool2 = tf.layers.max_pooling2d(
inputs=conv2,
pool_size=[2,2],
strides=2
)

平坦化(flat)

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flat = tf.reshape(pool2,[-1,7*7*64])

1024个神经元的全连接层

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dense = tf.layers.dense(inputs=flat,units=1024,activation=tf.nn.relu)

Dropout 丢弃50%

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dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense,rate=0.5)

10个神经元的全连接层,这里不用激活函数来做非线性化

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logits = tf.layers.dense(inputs=dropout,units=10) #最终输出[1,1,10]

计算误差(计算Cross entropy(交叉熵),再用Softmax计算百分比概率)

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loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=output_y,logits=logits)

Adam优化器来最小化误差,学习率0.001

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train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

精度。计算 预测值和实际标签的匹配程度

返回(accuracy,update_op),会创建两个局部变量

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accuracy = tf.metrics.accuracy(
labels=tf.argmax(output_y,axis=1),
predictions=tf.argmax(logits,axis=1),)[1]

创建回话

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sess = tf.Session()

初始化变量: 全局和局部变量

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init = tf.group(tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer())
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sess.run(init)
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for i in range(1000):
batch = mnist.train.next_batch(50) # 从 Train(训练)数据集里取 “下一个” 50 个样本
train_loss, train_op_= sess.run([loss, train_op], {input_x: batch[0], output_y: batch[1]})
if i % 100 == 0:
test_accuracy = sess.run(accuracy, {input_x: test_x, output_y: test_y})
print("第 {} 步的 训练损失={:.4f}, 测试精度={:.2f}".format(i, train_loss, test_accuracy))
第 0 步的 训练损失=0.0216, 测试精度=0.94
第 100 步的 训练损失=0.0251, 测试精度=0.94
第 200 步的 训练损失=0.1048, 测试精度=0.94
第 300 步的 训练损失=0.1411, 测试精度=0.94
第 400 步的 训练损失=0.0009, 测试精度=0.94
第 500 步的 训练损失=0.0154, 测试精度=0.94
第 600 步的 训练损失=0.0005, 测试精度=0.95
第 700 步的 训练损失=0.0208, 测试精度=0.95
第 800 步的 训练损失=0.0017, 测试精度=0.95
第 900 步的 训练损失=0.0006, 测试精度=0.95

测试:打印20个预测值和真实值的对

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test_output = sess.run(logits,{input_x:test_x[:20]})
inferenced_y = np.argmax(test_output,1)
print(inferenced_y,"Inferenced numbers") #推测的数字
print(np.argmax(test_y[:20],1),"Real numbers") #真实的数字
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9 0 6 9 0 1 5 9 7 8 4] Inferenced numbers
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9 0 6 9 0 1 5 9 7 3 4] Real numbers

完整代码:

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# -*- coding: UTF-8 -*-

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 下载并载入 MNIST 手写数字库(55000 * 28 * 28)55000 张训练图像
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data', one_hot=True)

# one_hot 独热码的编码(encoding)形式
# 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 的十位数字
# 0 : 1000000000
# 1 : 0100000000
# 2 : 0010000000
# 3 : 0001000000
# 4 : 0000100000
# 5 : 0000010000
# 6 : 0000001000
# 7 : 0000000100
# 8 : 0000000010
# 9 : 0000000001

# None 表示张量(Tensor)的第一个维度可以是任何长度
# 除以 255 是为了做 归一化(Normalization),把灰度值从 [0, 255] 变成 [0, 1] 区间
# 归一话可以让之后的优化器(optimizer)更快更好地找到误差最小值
input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28 * 28]) / 255. # 输入

output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10]) # 输出:10个数字的标签

# -1 表示自动推导维度大小。让计算机根据其他维度的值
# 和总的元素大小来推导出 -1 的地方的维度应该是多少
input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入

# 从 Test(测试)数据集里选取 3000 个手写数字的图片和对应标签
test_x = mnist.test.images[:3000] # 图片
test_y = mnist.test.labels[:3000] # 标签

# 构建我们的卷积神经网络:
# 第 1 层卷积
conv1 = tf.layers.conv2d(
inputs=input_x_images, # 形状 [28, 28, 1]
filters=32, # 32 个过滤器,输出的深度(depth)是32
kernel_size=[5, 5], # 过滤器在二维的大小是 (5 * 5)
strides=1, # 步长是 1
padding='same', # same 表示输出的大小不变,因此需要在外围补零 2 圈
activation=tf.nn.relu # 激活函数是 Relu
) # 形状 [28, 28, 32]


# 第 1 层池化(亚采样)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(
inputs=conv1, # 形状 [28, 28, 32]
pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是(2 * 2)
strides=2 # 步长是 2
) # 形状 [14, 14, 32]


# 第 2 层卷积
conv2 = tf.layers.conv2d(
inputs=pool1, # 形状 [14, 14, 32]
filters=64, # 64 个过滤器,输出的深度(depth)是64
kernel_size=[5, 5], # 过滤器在二维的大小是 (5 * 5)
strides=1, # 步长是 1
padding='same', # same 表示输出的大小不变,因此需要在外围补零 2 圈
activation=tf.nn.relu # 激活函数是 Relu
) # 形状 [14, 14, 64]


# 第 2 层池化(亚采样)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(
inputs=conv2, # 形状 [14, 14, 64]
pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是(2 * 2)
strides=2 # 步长是 2
) # 形状 [7, 7, 64]

# 平坦化(flat)。降维
flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) # 形状 [7 * 7 * 64, ]

# 1024 个神经元的全连接层
dense = tf.layers.dense(inputs=flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)

# Dropout : 丢弃 50%(rate=0.5)
dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense, rate=0.5)


# 10 个神经元的全连接层,这里不用激活函数来做非线性化了
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) # 输出。形状 [1, 1, 10]

# 计算误差(先用 Softmax 计算百分比概率,
# 再用 Cross entropy(交叉熵)来计算百分比概率和对应的独热码之间的误差)
loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=output_y, logits=logits)

# Adam 优化器来最小化误差,学习率 0.001
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 精度。计算 预测值 和 实际标签 的匹配程度
# 返回 (accuracy, update_op), 会创建两个 局部变量
accuracy = tf.metrics.accuracy(
labels=tf.argmax(output_y, axis=1),
predictions=tf.argmax(logits, axis=1),)[1]

# 创建会话
sess = tf.Session()
# 初始化变量:全局和局部
init = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init)

# 训练 5000 步。这个步数可以调节
for i in range(5000):
batch = mnist.train.next_batch(50) # 从 Train(训练)数据集里取 “下一个” 50 个样本
train_loss, train_op_ = sess.run([loss, train_op], {input_x: batch[0], output_y: batch[1]})
if i % 100 == 0:
test_accuracy = sess.run(accuracy, {input_x: test_x, output_y: test_y})
print("第 {} 步的 训练损失={:.4f}, 测试精度={:.2f}".format(i, train_loss, test_accuracy))

# 测试:打印 20 个预测值 和 真实值
test_output = sess.run(logits, {input_x: test_x[:20]})
inferred_y = np.argmax(test_output, 1)
print(inferred_y, '推测的数字') # 推测的数字
print(np.argmax(test_y[:20], 1), '真实的数字') # 真实的数字

# 关闭会话
sess.close()