深度学习之BP神经网络识别手写数字（五）
本节使用MNIST数据集作为输入数据。
根据MNIST数据集的特性：
每张图片为28*28，其中大约有60000个手写字体训练样本。因为是对数字的识别，所以输出的范围为0~9。这就类似于一个10分类的问题。
##构建神经网络
输入层需要28*28个节点，输出成需要10个节点。对于隐藏层的层数以及节点数的判定是一个技术活。不过对于全连接网络来说，一般隐藏层不要超过三层，当然如果层数越多，计算的难度肯定是越大。本次只设定一个隐藏层。
而隐藏层的节点数目的确定，有几个公式：
当然也没有特定的确定方式，一般就是哪个效果好使用哪个。
本次隐藏层节点定为：300
所以网络结构为：
| Tables | Cool |
|---|---|
| 输入层 | 784 |
| 隐藏层 | 300 |
| 输出层 | 10 |
接着只需要将MNIST的训练数据按照节点一个个数据就可以了。
废话不多说 看代码。
代码
getImage.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import struct
from bp import *
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据加载器基类
class Loader(object):
def __init__(self, path, count):
'''
初始化加载器
path: 数据文件路径
count: 文件中的样本个数
'''
self.path = path
self.count = count
def get_file_content(self):
'''
读取文件内容
'''
f = open(self.path, 'rb')
content = f.read()
f.close()
return content
def to_int(self, byte):
'''
将unsigned byte字符转换为整数
'''
return struct.unpack('B', byte)[0]
# 图像数据加载器
class ImageLoader(Loader):
def get_picture(self, content, index):
'''
内部函数，从文件中获取图像
'''
##从偏移量位置开始读取有效数据
start = index * 28 * 28 + 16
picture = []
for i in range(28):
picture.append([])
for j in range(28):
picture[i].append(
self.to_int(content[start + i * 28 + j]))
#picture 结构 二位数组 28*28
return picture
def get_one_sample(self, picture):
'''
内部函数，将图像转化为样本的输入向量
'''
sample = []
for i in range(28):
for j in range(28):
sample.append(picture[i][j])
#将样本
return sample
def load(self):
'''
加载数据文件，获得全部样本的输入向量
'''
#读取所有的图片样本
content = self.get_file_content()
data_set = []
for index in range(self.count):
data_set.append(
self.get_one_sample(
self.get_picture(content, index)))
return data_set
# 标签数据加载器
class LabelLoader(Loader):
def load(self):
'''
加载数据文件，获得全部样本的标签向量
'''
content = self.get_file_content()
labels = []
for index in range(self.count):
labels.append(self.norm(content[index + 8]))
return labels
def norm(self, label):
'''
内部函数，将一个值转换为10维标签向量
'''
label_vec = []
label_value = self.to_int(label)
for i in range(10):
if i == label_value:
label_vec.append(0.9)
else:
label_vec.append(0.1)
return label_vec
def get_training_data_set():
'''
获得训练数据集
'''
image_loader = ImageLoader('train-images.idx3-ubyte', 60000)
label_loader = LabelLoader('train-labels.idx1-ubyte', 60000)
return image_loader.load(), label_loader.load()
def get_test_data_set():
'''
获得测试数据集
'''
image_loader = ImageLoader('t10k-images.idx3-ubyte', 10000)
label_loader = LabelLoader('t10k-labels.idx1-ubyte', 10000)
return image_loader.load(), label_loader.load()
netWork.py
# coding=utf-8
import numpy as np
import getImage as gim
#全连接神经网络层类
class BPLayer(object):
def __init__(self, input_size, output_size, activator):
'''
input_siez:本层输入向量维度
output_size:本层输出向量维度
activator:本层激活函数
'''
self.input_size = input_size;
self.output_size = output_size;
self.activator = activator;
#权值数组(范围-0.1~0.1)
self.W = (np.random.rand(output_size, input_size)-0.5)*2;
#偏执项
self.B = np.zeros((output_size, 1));
#输出向量
self.output = np.zeros((output_size, 1));
return;
def forward(self, input_array):
'''
向前运算
'''
self.input = input_array;
self.output = self.activator.forward(np.dot(self.W, self.input)+self.B);
return;
def backward(self, detal_array):
'''
向后运算
'''
self.detal = self.activator.backward(self.input)*np.dot(self.W.T, detal_array);
self.W_grad = np.dot(detal_array, self.input.T);
self.B_grad = detal_array;
return;
def update(self, learning_rate):
'''
更新权重
'''
self.W +=learning_rate*self.W_grad;
self.B +=learning_rate*self.B_grad;
return;
#激活函数类
class SigmoidActivator(object):
def forward(self, x):
return 1/(1+np.exp(-x));
def backward(self, x):
return x*(1-x);
#BP神经网络类
class BPNetWork(object):
def __init__(self, layers):
self.layers = [];
for i in range(len(layers)-1):
self.layers.append(BPLayer(layers[i], layers[i+1], SigmoidActivator()));
def predict(self, sample):
'''
预测实现
'''
output = sample;
for layer in self.layers:
layer.forward(output);
output = layer.output;
return output;
def train(self, labels, data_set, rate, epoch):
'''
训练网络
'''
for i in range(epoch):
for d in range(len(data_set)):
#按照矩阵乘的结构具状数据 W [300行*784列] input[1行*784列]
self.train_one_sample(np.array([labels[d]]).T, np.array([data_set[d]]).T, rate);
## self.train_one_sample(labels[d], data_set[d], rate);
return;
def train_one_sample(self, label, date, rate):
self.predict(date);
self.calc_gradient(label);
self.update_w(rate);
return;
def calc_gradient(self, label):
detal = self.layers[-1].activator.backward(self.layers[-1].output)*(label - self.layers[-1].output);
for layer in self.layers[::-1]:
layer.backward(detal);
detal = layer.detal;
return;
def update_w(self, rate):
for layer in self.layers:
layer.update(rate);
return;
def get_result(vec):
max_value_index = 0;
max_value = 0;
for i in range(len(vec)):
if vec[i] > max_value:
max_value = vec[i];
max_value_index = i;
return max_value_index;
def evaluate(network, test_data_set, test_labels):
error = 0;
total = len(test_data_set);
for index in range(total):
label = get_result(test_labels[index]);
predict = get_result(network.predict(np.array([test_data_set[index]]).T));
if label != predict:
error += 1;
return float(error)/float(total);
def train_and_evaluate():
last_error_ratio = 1.0;
epoch = 0;
x_train,y_train = gim.get_training_data_set();
x_test,y_test = gim.get_test_data_set();
layers=[784,300,10];
bpNet = BPNetWork(layers);
while True:
epoch += 1;
bpNet.train(y_train, x_train, 0.3, 1);
print 'epoch %d finished' % (epoch);
if epoch % 3 == 0:
error_ratio = evaluate(bpNet, x_test, y_test);
print 'after epoch %d , error ratio is %f' % (epoch, error_ratio);
if error_ratio > last_error_ratio:
break;
else:
last_error_ratio = error_ratio;
if __name__ == '__main__':
train_and_evaluate();
运行结果
训练的效果很慢，目前也就达到这个水平。偷下懒O(∩_∩)O哈哈~
参考
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663