深度学习入门（八）------MNIST数据集处理

对这个MNIST数据集实现神经网络的推理处理。神经网络的输入层有784个神经元，输出层有10个神经元。输入层的784这个数字来源于图像大小的28 × 28 = 784，输出层的10这个数字来源于10类别分类（数字0到9，共10类别）。此外，这个神经网络有2个隐藏层，第1个隐藏层有50个神经元，第2个隐藏层有100个神经元。这个50和100可以设置为任何值。

定义get_data()、init_network()、predict()这3个函数

def get_data():
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = \
    load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test
def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
    network = pickle.load(f)
    return network
def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']
a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)
    return y

init_network()会读入保存在pickle文件sample_weight.pkl中的学习到的权重参数A。这个文件中以字典变量的形式保存了权重和偏置参数。剩余的2个函数，和前面介绍的代码实现基本相同，无需再解释。现在，我们用这3个函数来实现神经网络的推理处理。然后，评价它的识别精（accuracy），即能在多大程度上正确分类。

x, t = get_data()
network = init_network()
accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p = np.argmax(y) # 获取概率最高的元素的索引
    if p == t[i]:
    accuracy_cnt += 1    
    print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

首先获得MNIST数据集，生成网络。接着，用for语句逐一取出保存在x中的图像数据，用predict()函数进行分类。predict()函数以NumPy数组的形式输出各个标签对应的概率。比如输出[0.1, 0.3, 0.2, ..., 0.04]的数组，该数组表示“0”的概率为0.1，“1”的概率为0.3，等等。然后，我们取出这个概率列表中的最大值的索引（第几个元素的概率最高），作为预测结果。可以用np.argmax(x)函数取出数组中的最大值的索引，np.argmax(x)将获取被赋给参数x的数组中的最大值元素的索引。最后，比较神经网络所预测的答案和正确解标签，将回答正确的概率作为识别精度。执行上面的代码后，会显示“Accuracy:0.9352”。这表示有93.52 %的数据被正确分类了。

在这个例子中，我们把load_mnist函数的参数normalize设置成了True。将normalize设置成True后，函数内部会进行转换，将图像的各个像素值除以255，使得数据的值在0.0～1.0的范围内。像这样把数据限定到某个范围内的处理称为正规化（normalization）。此外，对神经网络的输入数据进行某种既定的转换称为预处理（pre-processing）。这里，作为对输入图像的一种预处理，我们进行了正规化。

注：以上的学习内容均来自《深度学习入门》[斋藤康毅]著