手写数字识别2
这次，我们使用CNN来实现手写数字识别。
CNN主要的层次：
- 输入层
- 卷积层
- 激励层
- 池化层
- 全连接层
CNN（Convolutional neural network），即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加，产生新的信号的过程。
在卷积神经网络中，可认为具有固定权重的滑动窗口与原窗口的数据进行对位相乘再相加的过程。
卷积的过程：http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html
# 说明：如果使用summary记录数据的话，会极大拖慢运行速度，视计算机能力而定。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data if __name__ == '__main__': # 读入数据。 mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True) with tf.name_scope("input"): # 训练图像的占位符。 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 训练图像对应分类（标签）的占位符。 y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 因为卷积要求输入的是4维数据，因此对形状进行转换。 # NHWC(默认) NCHW # N number样本的数量 # H height图像的高度 # W width图像的宽度 # C channel图像的通道数 x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 卷积层1。 with tf.name_scope("conv_layer1"): # 定义权重。（w就是滑动窗口） # 5, 5, 1, 32 => 滑动窗口的高度，滑动窗口的宽度，输入通道数，输出通道数。 w = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1), name="w") # 定义偏置。 b = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[32]), name="b") # 进行卷积计算。 # strides=[1, 1, 1, 1] 步幅。针对输入的NHWC定义的增量。 # padding： SAME 与VALID。SAME，只要滑动窗口不全移除输入区域就可以。 # VALID，滑动窗口必须完全在输入区域之内。 conv = tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x_image, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b, name="conv") # 使用激活函数进行激活。 activation = tf.nn.relu(conv) # 池化操作。 # ksize：池化的窗口。 pool = tf.nn.max_pool(activation, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 卷积层2。 with tf.name_scope("conv_layer2"): w = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1), name="w") b = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64]), name="b") conv = tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(pool, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b, name="conv") activation = tf.nn.relu(conv) pool = tf.nn.max_pool(activation, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 全连接层1。 with tf.name_scope("full_layer1"): # 7 * 7 * 64 # 原始图像是28 * 28，经过卷积与激励后，没有改变，经过2 * 2池化后，变成 14 * 14。 # 第一层卷积之后结果为14 * 14，经过第二层卷积与激励后，没有改变，经过2 * 2池化后，变成 7 * 7。 # 第二层卷积之后，我们图像的形状为 NHWC => [N, 7, 7, 64] # 4维变成2二维，将后面三维拉伸成为1维。 =》 [N, 7 * 7 * 64] w = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1024], stddev=0.1), name="w") b = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1024]), name="b") # 将第二层卷积之后的结果转换成二维结构。 pool = tf.reshape(pool, [-1, 7 * 7 * 64]) activation = tf.nn.relu(tf.matmul(pool, w) + b) # 执行dropout（随机丢弃） keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # 进行随机丢弃，keep_prob指定神经元的保留率。 drop = tf.nn.dropout(activation, keep_prob) # 全连接层2。 with tf.name_scope("full_layer2"): w = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1), name="w") b = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]), name="b") logits = tf.matmul(drop, w) + b # 损失值与准确率计算层。 with tf.name_scope("compute"): # 计算损失值。 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)) # 将损失值加入到tensorboard中。 # tf.summary.scalar('loss',loss) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss) # 计算准确率 correct = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32)) # tf.summary.scalar('accuracy',accuracy) #合并所有的summary # merged = tf.summary.merge_all() # 创建Session。 with tf.Session() as sess: # 对全局变量进行初始化。 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # train_writer = tf.summary.FileWriter('logs/train',sess.graph) # test_writer = tf.summary.FileWriter('logs/test',sess.graph) # 可以尝试更大的次数，可以将准确率提升到99%以上。 for i in range(1, 3001): batch = mnist.train.next_batch(64) # 每100步报告一次在验证集上的准确度 if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval( feed_dict={x: batch[0], y: batch[1], keep_prob: 1.0}) test_accuracy = accuracy.eval( feed_dict={x: mnist.test.images[:5000], y: mnist.test.labels[:5000], keep_prob: 1.0}) print(f"step {i}, training accuracy {train_accuracy * 100:.2f}%") print(f"step {i}, test accuracy {test_accuracy * 100:.2f}%") train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y: batch[1], keep_prob: 0.5}) # 计算并写入训练集计算的结果。 # summary = sess.run(merged,feed_dict={x:batch[0], y:batch[1] ,keep_prob:1.0}) # train_writer.add_summary(summary, i) # 计算并写入测试集计算的结果。 # summary = sess.run(merged,feed_dict={x:mnist.test.images, y:mnist.test.labels, keep_prob:1.0}) # test_writer.add_summary(summary,i)
