深度学习------神经网络图像识别（tensorflow实现）

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)

2.8.0
导入 Fashion MNIST 数据集

该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率（28x28 像素）展示了单件衣物，如下所示：

Fashion MNIST 旨在临时替代经典 MNIST 数据集，后者常被用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”。MNIST 数据集包含手写数字（0、1、2 等）的图像，其格式与您将使用的衣物图像的格式相同。

本指南使用 Fashion MNIST 来实现多样化，因为它比常规 MNIST 更具挑战性。这两个数据集都相对较小，都用于验证某个算法是否按预期工作。对于代码的测试和调试，它们都是很好的起点。

在本指南中，我们使用 60,000 个图像来训练网络，使用 10,000 个图像来评估网络学习对图像分类的准确率。您可以直接从 TensorFlow 访问 Fashion MNIST。请运行以下代码，直接从 TensorFlow 中导入和加载 Fashion MNIST 数据：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

预处理数据
在训练网络之前，必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像，您会看到像素值处于 0 到 255 之间：

plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

train_images = train_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

为了验证数据的格式是否正确，以及您是否已准备好构建和训练网络，让我们显示训练集中的前 25 个图像，并在每个图像下方显示类名称。

plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()

构建模型
构建神经网络需要先配置模型的层，然后再编译模型。

设置层
神经网络的基本组成部分是层。层会从向其馈送的数据中提取表示形式。希望这些表示形式有助于解决手头上的问题。

大多数深度学习都包括将简单的层链接在一起。大多数层（如 tf.keras.layers.Dense）都具有在训练期间才会学习的参数。

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数，它只会重新格式化数据。

展平像素后，网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列。它们是密集连接或全连接神经层。第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）。第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。

编译模型
在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：

损失函数 - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。

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

训练模型
训练神经网络模型需要执行以下步骤：

将训练数据馈送给模型。在本例中，训练数据位于 train_images 和 train_labels 数组中。
模型学习将图像和标签关联起来。
要求模型对测试集（在本例中为 test_images 数组）进行预测。
验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。
向模型馈送数据
要开始训练，请调用 model.fit 方法，这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

评估准确率

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nTest accuracy:', test_acc)

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
  predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])

  plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

  predicted_label = np.argmax(predictions_array)
  if predicted_label == true_label:
    color = 'blue'
  else:
    color = 'red'

  plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                100*np.max(predictions_array),
                                class_names[true_label]),
                                color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
  predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks(range(10))
  plt.yticks([])
  thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
  plt.ylim([0, 1])
  predicted_label = np.argmax(predictions_array)

  thisplot[predicted_label].set_color('red')
  thisplot[true_label].set_color('blue')

验证预测结果
在模型经过训练后，您可以使用它对一些图像进行预测。

我们来看看第 0 个图像、预测结果和预测数组。正确的预测标签为蓝色，错误的预测标签为红色。数字表示预测标签的百分比（总计为 100）。

i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()

i = 12
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()

# Plot the first X test images, their predicted labels, and the true labels.
# Color correct predictions in blue and incorrect predictions in red.
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()