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Tensorflow卷积神经网络(CNN)手写数字识别

上级 9e9cb51a
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 加载测试数据的读写工具包,加载测试手写数据,目录MNIST_data是用来存放下载网络上的训练和测试数据的。
# 这里,参考我前面的博文,由于网络原因,测试数据,我单独下载后,放在当前目录的MNIST_data目录了。
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
# 创建一个交互式的Session。
sess = tf.InteractiveSession()
# 创建两个占位符,数据类型是float。x占位符的形状是[None,784],即用来存放图像数据的变量,图像有多少张
# 是不关注的。但是图像的数据维度有784围。怎么来的,因为MNIST处理的图片都是28*28的大小,将一个二维图像
# 展平后,放入一个长度为784的数组中。
# y_占位符的形状类似x,只是维度只有10,因为输出结果是0-9的数字,所以只有10种结构。
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])
# 通过函数的形式定义权重变量。变量的初始值,来自于截取正态分布中的数据。
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
# 通过函数的形式定义偏置量变量,偏置的初始值都是0.1,形状由shape定义。
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
# 定义卷积函数,其中x是输入,W是权重,也可以理解成卷积核,strides表示步长,或者说是滑动速率,包含长宽方向
# 的步长。padding表示补齐数据。 目前有两种补齐方式,一种是SAME,表示补齐操作后(在原始图像周围补充0),实
# 际卷积中,参与计算的原始图像数据都会参与。一种是VALID,补齐操作后,进行卷积过程中,原始图片中右边或者底部
# 的像素数据可能出现丢弃的情况。
def conv2d(x, w):
return tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# 这步定义函数进行池化操作,在卷积运算中,是一种数据下采样的操作,降低数据量,聚类数据的有效手段。常见的
# 池化操作包含最大值池化和均值池化。这里的2*2池化,就是每4个值中取一个,池化操作的数据区域边缘不重叠。
# 函数原型:def max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format="NHWC", name=None)。对ksize和strides
# 定义的理解要基于data_format进行。默认NHWC,表示4维数据,[batch,height,width,channels]. 下面函数中的ksize,
# strides中,每次处理都是一张图片,对应的处理数据是一个通道(例如,只是黑白图片)。长宽都是2,表明是2*2的
# 池化区域,也反应出下采样的速度。
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# 定义第一层卷积核。shape在这里,对应卷积核filter。
# 其中filter的结构为:[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]。这里,卷积核的高和宽都是5,
# 输入通道1,输出通道数为32,也就是说,有32个卷积核参与卷积。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
# 偏置量定义,偏置的维度是32.
b_conv1 = bias_variable([32])
# 将输入tensor进行形状调整,调整成为一个28*28的图片,因为输入的时候x是一个[None,784],有与reshape的输入项shape
# 是[-1,28,28,1],后续三个维度数据28,28,1相乘后得到784,所以,-1值在reshape函数中的特殊含义就可以映射程None。即
# 输入图片的数量batch。
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
# 将2维卷积的值加上一个偏置后的tensor,进行relu操作,一种激活函数,关于激活函数,有很多内容需要研究,在此不表。
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
# 对激活函数返回结果进行下采样池化操作。
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
# 第二层卷积,卷积核大小5*5,输入通道有32个,输出通道有64个,从输出通道数看,第二层的卷积单元有64个。
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
# 第二层卷积:激活和池化(类似第一层卷积操作的激活和池化)
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
# 图片尺寸减小到7x7,加入一个有1024个神经元的全连接层,用于处理整个图片。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激活操作。
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
# 将第二层池化后的数据进行变形
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
# 进行矩阵乘,加偏置后进行relu激活
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
keep_prob = tf.placeholder("float")
# 对第二层卷积经过relu后的结果,基于tensor值keep_prob进行保留或者丢弃相关维度上的数据。这个是为了防止过拟合,快速收敛。
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
# 最后,添加一个softmax层,就像前面的单层softmax regression一样。softmax是一个多选择分类函数,其作用和sigmoid这个2值
# 分类作用地位一样,在我们这个例子里面,softmax输出是10个。
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
# 实际值y_与预测值y_conv的自然对数求乘积,在对应的维度上上求和,该值作为梯度下降法的输入
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
# 下面基于步长1e-4来求梯度,梯度下降方法为AdamOptimizer。
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
# 首先分别在训练值y_conv以及实际标签值y_的第一个轴向取最大值,比较是否相等
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
# 对correct_prediction值进行浮点化转换,然后求均值,得到精度。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
# 先通过tf执行全局变量的初始化,然后启用session运行图。
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(20000):
# 从mnist的train数据集中取出50批数据,返回的batch其实是一个列表,元素0表示图像数据,元素1表示标签值
batch = mnist.train.next_batch(50)
if i % 100 == 0:
# 计算精度,通过所取的batch中的图像数据以及标签值还有dropout参数,带入到accuracy定义时所涉及到的相关变量中,进行
# session的运算,得到一个输出,也就是通过已知的训练图片数据和标签值进行似然估计,然后基于梯度下降,进行权值训练。
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))
# 此步主要是用来训练W和bias用的。基于似然估计函数进行梯度下降,收敛后,就等于W和bias都训练好了。
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
# 对测试图片和测试标签值以及给定的keep_prob进行feed操作,进行计算求出识别率。就相当于前面训练好的W和bias作为已知参数。
print("cf accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
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