LeNet网络模型代码实现与示例

一、LeNet-5网络结构LeNet网络模型代码实现与示例_第1张图片

Lenet是一个 7 层的神经网络,包含 3 个卷积层,2 个池化层,1 个全连接层。其中所有卷积层的所有卷积核都为 5x5,步长 stride=1,池化方法都为全局 pooling,激活函数为 Sigmoid。
整个 LeNet-5 网络总共包括7层(不含输入层),分别是:C1、S2、C3、S4、C5、F6、OUTPUT。

二、Lenet的keras实现

如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5,和原始的LeNet有些许不同,把激活函数改为了现在很常用的ReLu。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D, Flatten
from keras.layers import Dense

def LeNet():
    # model = tf.keras.models.Sequential()
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (5,5), strides=(1,1), input_shape=(28,28,1), padding='valid',
                     activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Conv2D(64, (5,5), strides=(1,1), padding='valid',
                     activation='relu', kernel_initializer='uniform'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(100, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    return model

model = LeNet()
model.summary()

三、Lenet的pytorch实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, grayscale=False):
        '''
        :param num_classes: 分类的数量
        :param grayscale: 是否为灰度图
        '''
        super(LeNet5, self).__init__()

        self.grayscale = grayscale
        self.num_classes = num_classes

        if self.grayscale:  # 可以适用单通道和三通道的图像
            in_channels = 1
        else:
            in_channels = 3

        # 卷积神经网络
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 6, kernel_size=5),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        )
        # 分类器
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(16*5*5, 120), # 这里把第三个卷积当作是全连接层
            nn.Linear(120, 84),
            nn.Linear(84, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)    # 输出16*5*5特征图
        x = torch.flatten(x, 1)     # 展平(1,16*5*5)
        logits = self.classifier(x)      # 输出10
        probas = F.softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas

num_classes = 10    # 分类数目
grayscale = True    # 是否为灰度图
data = torch.rand((1, 1, 32, 32))
print('input data:\n', data, '\n')
model = LeNet5(num_classes, grayscale)
logits, probas = model(data)
print('logits:\n', logits)
print('probas:\n', probas)

四、手写数字识别(keras)

4.1 手写数字识别代码1

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
# from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 1.导入数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()

# 2.归一化
# 将像素的值标准化至0到1的区间内
train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0
train_images.shape, test_images.shape, train_labels.shape, test_labels.shape
# 输出:((60000, 28, 28), (10000, 28, 28), (60000,), (10000,))

# 3.可视化图片
plt.figure(figsize=(20,20))
for i in range(20):
    plt.subplot(5, 10, i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap='gray')
    # plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(train_labels[i])
plt.show()

# 4.调整图片格式
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0
train_images.shape, test_images.shape, train_labels.shape, test_labels.shape
# 输出:((60000, 28, 28, 1), (10000, 28, 28, 1), (60000,), (10000,))

# 5. 模型构建
# 构建LeNet-5网络模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# 6. 打印网络结构
model.summary()

# 7. 模型编译
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 8. 模型训练
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=2,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

# 显示第一张图片
plt.imshow(test_images[1], cmap='gray')
# 输出预测结果
pre = model.predict(test_images)
# 输出测试集中第一张图片的预测结果
pre[1]

可视化图片
LeNet网络模型代码实现与示例_第2张图片
模型结构及参数
LeNet网络模型代码实现与示例_第3张图片
显示第一张图片
LeNet网络模型代码实现与示例_第4张图片
输出测试集中第一张图片的预测结果
LeNet网络模型代码实现与示例_第5张图片
4.2 手写数字识别代码2

# Mnist手写数字识别
# 使用TensorFlow搭建LeNet-5网络模型,实现MNIST手写数字识别

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout
from keras.utils.vis_utils import plot_model
import matplotlib.pyplot as plt

(X_train,Y_train), (X_test,Y_test) = mnist.load_data()
X_test1 = X_test
Y_test1 = Y_test

X_train = X_train.reshape(-1,28,28,1).astype('float32')/255.0
X_test = X_test.reshape(-1,28,28,1).astype('float32')/255.0
'''
x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
Mnist中数据,输入n个样本,每个样本是28*28=784个列构成的向量。所以输入的是n*784的矩阵。
但是输入到CNN中需要卷积,需要每个样本都是矩阵。
这里是将一组图像矩阵x重建为新的矩阵,该新矩阵的维数为(a,28,28,1),其中-1表示a由实际情况来定。
例如,x是一组图像的矩阵(假设是50张,大小为56×56),则执行则执行x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
可以计算a=50×56×56/28/28/1=200。即x_image的维数为(200,28,28,1)
'''

"""
astype:实现变量类型转换。使用 .astype() 方法在不同的数值类型之间相互转换。
a.astype(int)       # 将a的数值类型转换为 int。

Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype
type()    返回参数的数据类型    
dtype    返回数组中元素的数据类型    
astype()    对数据类型进行转换   

"""

# 标签预处理
nb_classes = 10
Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test, nb_classes)
"""
np_utils.to_categorical()函数
to_categorical()用于分类,将标签转为one-hot编码。。
"""

# 模型搭建
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=6,     # 卷积核个数
                 kernel_size=(5,5),     # 卷积核大小5*5
                 strides=1,     # 步长
                 padding='same',    # 像素填充方式
                 activation='tanh',     # 激活函数
                 input_shape=(28,28,1)  # 输入数据28*28
                 ))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2),  # 池化窗口大小2*2
                       strides=2,       # 池化步长为2
                       padding='same' # 像素填充方式为same
                       ))
model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), padding='same', activation='tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=1, padding='same'))
model.add(Flatten())
# 全连接层
model.add(Dense(120))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.2))# 设置为0.2,改层会随机忽略20%的神经元
model.add(Dense(84))
model.add(Activation('tanh'))
# 输出层
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))

# 显示模型摘要
model.summary()
plot_model(model=model, to_file='model_cnn.png', show_shapes=True)

# 模型编译
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
nb_epoch = 10
batchsize = 512
# training = model.fit(x=X_train, y=Y_train, batch_size=batchsize, epochs=nb_epoch,
#                      verbose=2, validation_split=0.2)
training = model.fit(x=X_train, y=Y_train, batch_size=batchsize, epochs=2,
                     verbose=2, validation_split=0.2)

# 画出训练过程随着迭代(epoch)准确率的变化图
def show_accuracy1(train_history, train, validation):
    plt.plot(training.history[train], linestyle='-', color='b')
    plt.plot(training.history[validation], linestyle='--', color='r')
    plt.title('Training_accuray')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.ylabel('train')
    plt.legend(['train', 'validation'], loc='lower right')
    plt.show()
show_accuracy1(training, 'accuracy', 'val_accuracy')

# 画出训练过程中随着迭代次数(epoch)误差的变化图
def show_accuracy2(train_history, train, validation):
    plt.plot(training.history[train], linestyle='-', color='b')
    plt.plot(training.history[validation], linestyle='--', color='r')
    plt.title('Training_loss')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.ylabel('train')
    plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper right')
    plt.show()
show_accuracy2(training, 'loss', 'val_loss')

# 模型评估
test = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=1)
print('误差:', test[0])
print('准确率:', test[1])
# 误差: 0.07175197452306747
# 准确率: 0.9775000214576721
"""
model.evaluate()函数
评估模型,不输出预测结果。
输入数据和标签,输出损失和精确度.
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test)
"""

"""
model.predict()函数
模型预测,输入测试数据,输出预测结果。
y_pred = model.predict(X_test, batch_size=1)
"""
"""
两者差异
(1)输入输出不同
model.evaluate:输入数据(data)和真实标签(label),然后将预测结果与真实标签相比较,得到两者误差并输出
model.predict:输入数据(data),输出预测结果
(2)是否需要真实标签
model.evaluate:需要,因为需要比较预测结果与真实标签的误差
model.predict:不需要,只是单纯的预测结果,不需要真实标签的参与
"""

# 模型预测
prediction = model.predict(X_test)

def plot_image(image):
    fig = plt.gcf()     # 获取当前的图像
    fig.set_size_inches(2,2)    # 设置图像大小
    plt.imshow(image, cmap='binary')
    plt.show()

def pre_result(i):
    plot_image(X_test1[i])
    print('真实值:', Y_test1[i])
    print('预测值:', prediction[i])

pre_result(4)

随着迭代模型准确率的变化,由于笔记本性能有限,仅仅迭代2次
LeNet网络模型代码实现与示例_第6张图片
损失函数随模型迭代的变化
LeNet网络模型代码实现与示例_第7张图片
最后显示图片
LeNet网络模型代码实现与示例_第8张图片
LeNet网络模型代码实现与示例_第9张图片
参考链接:
https://blog.csdn.net/qq_42570457/article/details/81460807
https://zhuanlan.zhihu.com/p/116181964
https://zhuanlan.zhihu.com/p/379577547
https://blog.csdn.net/hgnuxc_1993/article/details/115566799

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