import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data_bak/', one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()
# 截断的正太分布噪声，标准差设为0.1
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
# 卷积层和池化层也是接下来要重复使用的，因此也为它们定义创建函数
# tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5, 5, 1, 32]
# 前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有多少个channel，因为我们只有灰度单色，所以是1，如果是彩色的RGB图片，这里是3
# 最后代表核的数量，也就是这个卷积层会提取多少类的特征
# Strides代表卷积模板移动的步长，都是1代表会不遗漏地划过图片的每一个点！Padding代表边界的处理方式，这里的SAME代表给
# 边界加上Padding让卷积的输出和输入保持同样SAME的尺寸
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2*2的最大池化，即将2*2的像素块降为1*1的像素
# 最大池化会保留原始像素块中灰度值最高的那一个像素，即保留最显著的特征，因为希望整体上缩小图片尺寸，因此池化层
# strides也设为横竖两个方向以2为步长。如果步长还是1，那么我们会得到一个尺寸不变的图片
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# 因为卷积神经网络会利用到空间结构信息，因此需要将1D的输入向量转为2D的图片结构，即从1*784的形式转为原始的28*28的结构
# 同时因为只有一个颜色通道，故最终尺寸为[-1, 28, 28, 1]，前面的-1代表样本数量不固定，最后的1代表颜色通道数量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
# 定义我的第一个卷积层，我们先使用前面写好的函数进行参数初始化，包括weights和bias，这里的[5, 5, 1, 32]代表卷积
# 核尺寸为5*5，1个颜色通道，32个不同的卷积核，然后使用conv2d函数进行卷积操作，并加上偏置项，接着再使用ReLU激活函数进行
# 非线性处理，最后，使用最大池化函数max_pool_2*2对卷积的输出结果进行池化操作
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)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
# 第二层和第一个一样，但是卷积核变成了64
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)
# 因为前面经历了两次步长为2*2的最大池化，所以边长已经只有1/4了，图片尺寸由28*28变成了7*7
# 而第二个卷积层的卷积核数量为64，其输出的tensor尺寸即为7*7*64
# 我们使用tf.reshape函数对第二个卷积层的输出tensor进行变形，将其转成1D的向量
# 然后连接一个全连接层，隐含节点为1024，并使用ReLU激活函数
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)
# 防止过拟合，使用Dropout层
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
# 接 Softmax分类
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)
# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),
reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 训练
tf.global_variables_initializer().run()
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})
print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0
}))
# 最后，这个CNN模型可以得到的准确率约为99.2%，基本可以满足对手写数字识别准确率的要求
# 相比之前的MLP的2%的错误率，CNN的错误率下降了大约60%，这里主要的性能提升都来自于更优秀的网络设计
# 即卷积网络对图像特征的提取和抽象能力，依靠卷积核的权值共享，CNN的参数数量并没有爆炸，降低计算量的同时
# 也减轻了过拟合，因此整个模型的性能有较大的提升，这里我们只是实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick
# 接下来我们实现复杂一点的卷积网络，MNIST数据集已经不适合用来评测其性能
# 我们将使用CIFAR-10数据集进行训练，这也是深度学习可以大幅领先其它模型的一个数据集
