基于tensorflow2.3.0的手写数字识别案例

本程序使用mnist训练数据集进行训练得出模型，再利用mnist测试数据集进行验证，得出模型的实际效果。

1、引入运行需要的环境

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2、读取mnist数据集

(train_image, train_labels), (test_image, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

如果在线下载数据集，速度非常的慢。我是提前下载号mnist数据集(mnist.npz)，并放到~/.keras/datasets目录下，上面的代码便直接使用该目录下的直接读取。(train_image, train_labels)存放训练数据，(test_image, test_labels)存放测试数据。

在jupyter notebook环境下可以直接使用train_image.shape来查看数据集的形状，结果为(60000, 28, 28)，即训练集共60000张图片，每张图片的长宽为28*28。输入代码plt.imshow(train_image[1])可以显示第2张图片，如下：

 

train_labels是train_image对应的标签，比如输出train_labels[1]的结果为。

3、扩展图片数据的维度

目前图片数据的维度为3，(60000, 28, 28)表示共60000张图片，每张图片的长宽为28*28。由于该程序使用卷积神经网络，因此我将维度扩展为4维（对每张图片添加“厚度”维度）。如下代码：

train_image = tf.expand_dims(train_image, -1)
test_image = tf.expand_dims(test_image, -1)

输入代码train_image.shape后，显示TensorShape([60000, 28, 28, 1])。

4、类型转换、数据归一化

#将train_image中的每个元素转换为float类型，同时进行归一化
train_image = tf.cast(train_image/255, tf.float32)
test_image = tf.cast(test_image/255, tf.float32)
train_labels = tf.cast(train_labels, tf.int64)
test_labels = tf.cast(test_labels, tf.int64)

5、图片和标签进行绑定

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_labels))

输入代码dataset后，显示。

6、乱序、分组

dataset = dataset.shuffle(10000).batch(32)
test_dataset = test_dataset.batch(32)

将dataset进行乱序处理，test_dataset不用进行乱序处理，因为test_dataset不参与训练，只进行验证。将数据集batch处理（划分批），这里32个元素为1批。经过batch处理之后，就可以每次处理1批，比如下面代码可以取下一批的数据：

features, labels = next(iter(dataset))

输入代码features.shape，输出为TensorShape([32, 28, 28, 1])，即1次取道32张图片。

7、定义模型、优化器、损失函数

#定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(16, [3,3], activation='relu', input_shape=(None, None, 1)),  #input_shape=(None, None, 1)表示channel为1的任意大小的图片均可作为输入
    tf.keras.layers.Conv2D(32, [3,3], activation='relu'), 
    tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
#优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
#损失函数
#由于标签为数字型编码，不是独热型编码，所以采用SparseCategoricalCrossentropy
loss_func = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

输入model.summary()可以查看模型的结构，结构如下图：

8、先验

虽然目前只定义了该模型，并没有对其进行训练，但是依然可以调用该模型并输出结果。原因是对模型训练的实质上是不断优化模型中的参数，使其接近理想值的过程。而对于刚定义的模型，存在初始状态的参数（虽然参数值不理想），但依然可以调用该模型。

通过代码predictions = model(features)可以调用模型，输出预测结果为TensorShape([32, 10])。现在解释一下该输出结果：（1）features为32张图片，每张图片1个预测结果，所以输出结果中有32；（2）model定义中的最后部分，全连接层输出节点数为10，所以输出结果中有10。

9、定义准确率、训练误差测量变量

train_loss = tf.keras.metrics.Mean('train_loss')  #可以上网查一下metrics.Mean的使用方法，就知道了
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('train_accuracy')  #是数字编码，而非独热编码
test_loss = tf.keras.metrics.Mean('test_loss')  #可以上网查一下metrics.Mean的使用方法，就知道了
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('test_accuracy')  #是数字编码，而非独热编码

10、定义批训练函数

我们之前对数据集划分了batch，每32个元素为1组，那么我们在训练的时候，每读入32个元素，就更新一次参数。

def train_step(model, images, labels):
    with tf.GradientTape() as t:
        pred = model(images)  #pred为预测结果
        loss_step = loss_func(labels, pred)  #得出损失值
    grads = t.gradient(loss_step, model.trainable_variables) #根于损失值，对训练参数计算梯度
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))  #根据梯度，更新训练参数
    train_loss(loss_step) #计算平均loss值
    train_accuracy(labels, pred) #计算预测准确度

其中，model为定义的网络模型，images为32张图片，labels为32张图片对应的32个标签。

11、定义批验证函数

为了衡量当前训练的模型在测试数据集上的预测能力，需要定义批验证函数。

def test_step(model, images, labels):
    pred = model(images)  #对images进行预测
    loss_step = loss_func(labels, pred) #计算预测值和真实值之间的损失
    test_loss(loss_step)  #计算损失值的平均值
    test_accuracy(labels, pred)  #计算预测准确度

12、定义总训练函数

在定义了批训练函数和批验证函数的基础上，可以定义总训练函数了。

def train():
    for epoch in range(10):  #对整个数据集循环10次
        for(batch, (images, labels)) in enumerate(dataset): #每次从训练数据集中取一批数据（32个）进行训练
            train_step(model, images, labels) #训练
        print('Epoch{} loss is {}, accuracy is {}'.format(epoch, train_loss.result(), train_accuracy.result()))  #输出训练数据集上的损失值和准确度
        for(batch, (images, labels)) in enumerate(test_dataset):  #每次从测试数据集中取一批数据（32个）进行测试
            test_step(model, images, labels)  #测试
        print('Epoch{} test_loss is {}, test_accuracy is {}'.format(epoch, test_loss.result(), test_accuracy.result()))  #输出测试数据集上的损失值和准确度
        
        #每当遍历完1次整个数据集之后都需要进行重置，具体上网查找metrics.Mean的用法
        train_loss.reset_states() 
        train_accuracy.reset_states()
        test_loss.reset_states()
        test_accuracy.reset_states()

13、调用训练函数进行训练

输入代码train()就可以在数据集上进行训练了，由于在train函数中包含输出训练过程中的中间值（loss、准确度）的代码，所以在训练过程中就可以掌握训练的情况，如下。