原文作者：aircraft
原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html
参考博客：https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921
目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术，今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。
首先先分模块解释代码。
１．先导入模块，若没有tensorflow还需去网上下载，这里使用mnist训练集来训练，进行手写数字的识别。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #导入数据，创建一个session对象 ，之后的运算都会跑在这个session里 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST/",one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession()
２．为了方便，定义后来要反复用到函数
#定义一个函数，用于初始化所有的权值 W,这里我们给权重添加了一个截断的正态分布噪声 标准差为0.1 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial) #定义一个函数，用于初始化所有的偏置项 b，这里给偏置加了一个正值0.1来避免死亡节点 def bias_variable(shape): inital = tf.constant(0.1,shape=shape) return tf.Variable(inital) #定义一个函数，用于构建卷积层，这里strides都是１ 代表不遗漏的划过图像的每一个点 def conv2d(x,w): return tf.nn.conv2d(x,w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #定义一个函数，用于构建池化层 def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
主要的函数说明：
卷积层：
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)
参数说明：
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data_format：表示输入的格式，有两种分别为：“NHWC”和“NCHW”，默认为“NHWC”
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input：输入是一个4维格式的（图像）数据，数据的 shape 由 data_format 决定：当 data_format 为“NHWC”输入数据的shape表示为[batch, in_height, in_width, in_channels]，分别表示训练时一个batch的图片数量、图片高度、 图片宽度、 图像通道数。当 data_format 为“NHWC”输入数据的shape表示为[batch, in_channels， in_height, in_width]
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filter：卷积核是一个4维格式的数据：shape表示为：[height,width,in_channels, out_channels]，分别表示卷积核的高、宽、深度（与输入的in_channels应相同）、输出 feature map的个数（即卷积核的个数）。
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strides：表示步长：一个长度为4的一维列表，每个元素跟data_format互相对应，表示在data_format每一维上的移动步长。当输入的默认格式为：“NHWC”，则 strides = [batch , in_height , in_width, in_channels]。其中 batch 和 in_channels 要求一定为1，即只能在一个样本的一个通道上的特征图上进行移动，in_height , in_width表示卷积核在特征图的高度和宽度上移动的布长，即 。
-
padding：表示填充方式：“SAME”表示采用填充的方式，简单地理解为以0填充边缘，当stride为1时，输入和输出的维度相同；“VALID”表示采用不填充的方式，多余地进行丢弃。具体公式：
“SAME”:
“VALID”:
池化层：
tf.nn.max_pool( value, ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,name=None)
或者
tf.nn.avg_pool(…)
参数说明：
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value：表示池化的输入：一个4维格式的数据，数据的 shape 由 data_format 决定，默认情况下shape 为[batch, height, width, channels]
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其他参数与 tf.nn.cov2d 类型
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ksize：表示池化窗口的大小：一个长度为4的一维列表，一般为[1, height, width, 1]，因不想在batch和channels上做池化，则将其值设为1。
#placceholder 基本都是用于占位符 后面用到先定义 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) #将数据reshape成适合的维度来进行后续的计算 #第一个卷积层的定义 W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) b_conv1 = bias_variable([32]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1) + b_conv1) #激活函数为relu h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) #2x2 的max pooling #第二个卷积层的定义 W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) #第一个全连接层的定义 W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1) + b_fc1) #将第一个全连接层 进行dropout 随机丢掉一些神经元不参与运算 keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob) #第二个全连接层 分为十类数据 softmax后输出概率最大的数字 W_fc2 = weight_variable([1024,10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
上面用到了ｓｏｆｔｍａｘ函数来计算loss。
那softmax loss是什么意思呢?如下：
首先L是损失。Sj是softmax的输出向量S的第j个值，前面已经介绍过了，表示的是这个样本属于第j个类别的概率。yj前面有个求和符号，j的范围也是1到类别数T，因此y是一个1*T的向量，里面的T个值，而且只有1个值是1，其他T-1个值都是0。那么哪个位置的值是1呢？答案是真实标签对应的位置的那个值是1，其他都是0。所以这个公式其实有一个更简单的形式：
当然此时要限定j是指向当前样本的真实标签。
来举个例子吧。假设一个5分类问题，然后一个样本I的标签y=[0,0,0,1,0]，也就是说样本I的真实标签是4，假设模型预测的结果概率（softmax的输出）p=[0.1,0.15,0.05,0.6,0.1]，可以看出这个预测是对的，那么对应的损失L=-log(0.6)，也就是当这个样本经过这样的网络参数产生这样的预测p时，它的损失是-log(0.6)。那么假设p=[0.15,0.2,0.4,0.1,0.15]，这个预测结果就很离谱了，因为真实标签是4，而你觉得这个样本是4的概率只有0.1（远不如其他概率高，如果是在测试阶段，那么模型就会预测该样本属于类别3），对应损失L=-log(0.1)。那么假设p=[0.05,0.15,0.4,0.3,0.1]，这个预测结果虽然也错了，但是没有前面那个那么离谱，对应的损失L=-log(0.3)。我们知道log函数在输入小于1的时候是个负数，而且log函数是递增函数，所以-log(0.6) < -log(0.3) < -log(0.1)。简单讲就是你预测错比预测对的损失要大，预测错得离谱比预测错得轻微的损失要大。
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理清了softmax loss，就可以来看看cross entropy了。
corss entropy是交叉熵的意思，它的公式如下：
tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None)
上面方法中常用的是前两个参数：
第一个参数x：指输入
第二个参数keep_prob: 设置神经元被选中的概率,在初始化时keep_prob是一个占位符, keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 。tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，例如keep_prob: 0.5
第五个参数name：指定该操作的名字。
correct_predition 进行的是 分别取得预测数据和真实数据中概率最大的来比对是否一样
tf.cast（）为类型转换函数 转换成float32类型
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),reduction_indices=[1])) #交叉熵 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) #这里用Ａdam优化器 优化 也可以使用随机梯度下降 correct_predition = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predition,tf.float32)) #准确率 tf.initialize_all_variables().run() #使用全局参数初始化器 并调用run方法 来进行参数初始化
tf.initialize_all_variables() 接口是老的接口 也许你们的tensorflow 已经用不了 现在tf.initialize_all_variables()已经被tf.global_variables_initializer()函数代替
下面是使用大小为５０的mini-batch 来进行迭代训练 每一百次 勘察一下准确率 训练完毕 就可以直接进行数据的测试了
for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0}) #每一百次验证一下准确率 print "step %d,training accuracy %g"%(i,train_accuracy) train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5}) #batch[0] [1] 分别指数据维度 和标记维度 将数据传入定义好的优化器进行训练 print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #开始测试数据
同学们大概应该直到这个过程了，如果不理解神经网络Ｌenet 建议先百度看看他的原理
下面是完整代码。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on XU JING HUI 4-26-2018 @author: root """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #导入数据，创建一个session对象 ，之后的运算都会跑在这个session里 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST/",one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() #定义一个函数，用于初始化所有的权值 W,这里我们给权重添加了一个截断的正态分布噪声 标准差为0.1 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial) #定义一个函数，用于初始化所有的偏置项 b，这里给偏置加了一个正值0.1来避免死亡节点 def bias_variable(shape): inital = tf.constant(0.1,shape=shape) return tf.Variable(inital) #定义一个函数，用于构建卷积层，这里strides都是１ 代表不遗漏的划过图像的每一个点 def conv2d(x,w): return tf.nn.conv2d(x,w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #定义一个函数，用于构建池化层 def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') #placceholder 基本都是用于占位符 后面用到先定义 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) #将数据reshape成适合的维度来进行后续的计算 #第一个卷积层的定义 W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) b_conv1 = bias_variable([32]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1) + b_conv1) #激活函数为relu h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) #2x2 的max pooling #第二个卷积层的定义 W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) #第一个全连接层的定义 W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1) + b_fc1) #将第一个全连接层 进行dropout 随机丢掉一些神经元不参与运算 keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob) #第二个全连接层 分为十类数据 softmax后输出概率最大的数字 W_fc2 = weight_variable([1024,10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),reduction_indices=[1])) #交叉熵 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) #这里用Ａdam优化器 优化 也可以使用随机梯度下降 correct_predition = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predition,tf.float32)) #准确率 tf.initialize_all_variables().run() #使用全局参数初始化器 并调用run方法 来进行参数初始化 for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0}) #每一百次验证一下准确率 print "step %d,training accuracy %g"%(i,train_accuracy) train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5}) #batch[0] [1] 分别指数据维度 和标记维度 将数据传入定义好的优化器进行训练 print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #开始测试数据
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