用卷积神经网络实现MINIST手写字识别
前言
学习了这么久的深度学习，基本上都是在学习一些理论，那么现在就来实践一下吧，今天实践的是用卷积神经网络实现MINIST手写字识别
代码分析
既然是实践，卷积神经网络的具体步骤就不在此赘述了，直接上代码
#导入MNIST数据集-创建模型-保存模型到指定路径
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets('E:/download/pycharm/PyCharm Community Edition 2018.2.1/program/tensorflow/MNIST_data', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
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)
def conv2d(x,W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides = [1,1,1,1], padding = 'SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
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)
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)
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
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_sum(y_*tf.log(y_conv))
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, "float"))
saver = tf.train.Saver() #定义saver
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
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})
saver.save(sess, 'E:/Flow classification/Handwritten/model.ckpt') #模型储存位置
print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
这段代码的主要作用是把MINIST数据集导入-创建模型-把模型保存到指定目录。现在来一段一段地分析。
库函数
如下这是运行这段代码需要的库函数，input_data就可以把MINIST数据集导入，tensorflow是必不可少的。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
input_data.read_data_sets导入数据集
mnist = input_data.read_data_sets('E:/download/pycharm/PyCharm Community Edition 2018.2.1/program/tensorflow/MNIST_data', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径
占位符
这里的x,y都不是具体的值，相反，它们只是一个占位符，可以在tensorflow运行某一运算时根据该占位符输入具体的值。和一般的函数一样，x表示输入，y表示输出，其中784是一张展平的MNIST图片的维度，10表示输出的每一行为一个10维的one-hot向量,用于代表对应某一MNIST图片的类别。None表示其值大小不定，在这里作为第一个维度值，用以指代batch的大小，意即x的数量不定。
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
权重和偏置函数
这一段代码表示初始化权重和偏置，目的是为了不在建立模型的时候反复做初始化操作，所以就定义了两个函数用于初始化。这里有需要注意的一点，为了避免神经元输出恒为0的情况出现，就要使用一个较小的正数来初始化偏置值，这里用了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)
第一层卷积
这一段表示的是第一层卷积，包括定义权重和偏置的张量形状，把x变成灰度图，把x_image和权值向量进行卷积，加上偏置值，然后用ReLU激活函数，最后采用最大值池化的操作。
这里描述一下各个参数的作用
**[5, 5, 1, 32]**前两个参数是patch的大小，接着是输入通道的数目，最后是输出通道的数目
**[-1,28,28,1]**把x变成一个4d向量，第二三维表示图片对应的宽和高，最后一维表示颜色是灰度图，如果值为3，表示的是彩色图
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
第二层卷积
第二个卷积层5*5的patch可以得到64个特征
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)
全连接层
全连接层代码，都知道全连接层的作用是把特征给整合到一起，现在图片的尺寸变成了7*7的，加入一个有1024个神经元的全连接层，用于处理整个图片。我们把池化层输出的张量reshape成一些向量，乘上权重矩阵，加上偏置，然后对其使用ReLU。
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)
Dropout
这段代码代表Dropout，作用是为了减少过拟合。我们用一个placeholder来代表一个神经元的输出在dropout中保持不变的概率。这样我们可以在训练过程中启用dropout，在测试过程中关闭dropout。
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
输出层
最后是输出层，添加了一个softmax函数
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)
至此卷积神经网络的所有流程就已经结束了，下面就需要对模型进行训练和评估了。
评估
既然一个神经网络已经形成了，我们就需要查看准确率是否可以达到我们满意的效果，使用的是训练集先训练，并查看准确率。在这里使用了ADAM进行梯度下降优，在feed_dict中加入额外的参数keep_prob来控制dropout比例。然后每100次迭代输出一次日志。
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
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, "float"))
saver = tf.train.Saver() #定义saver
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
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})
saver.save(sess, 'E:/Flow classification/Handwritten/model.ckpt') #模型储存位置
print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={
x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
最后的结果显示准确率达到了99.2%。