Tensorflow快速入门2--实现手写数字识别
2017-07-12 09:52
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Tensorflow快速入门2–实现手写数字识别
环境: 虚拟机ubuntun16.0.4
Tensorflow 版本:0.12.0(仅使用cpu下)
Tensorflow安装见:
http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034
或者:
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html
本文将利用Tensorflow以softmax回归和卷积神经网络两种模型简单测试MNIST数据集,快速实现手写数字识别的测试。仅Tensorflow作为练习,不讲解过多模型、框架等理论知识。
目录
1.MNIST数据集
2.softmax回归测试MNIST
3.卷积神经网络测试MNIST
4.Tensorflow学习文档
1.MNIST数据集
MNIST数据集的官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 按照TensorFlow中文社区教程的方法将MNIST数据训练数据和测试数据加载到自己的代码中。
1)下载MNIST数据集
input_data.py文件下载:input_data.py
在终端中运行:Python ~/Test/input_data.py
(我的数据集和input_data.py文件放在了主目录下的Test文件夹下,注意路径。)
2)加载到代码中
在用到MNIST数据的python代码中加入以下:
#导入MNIST数据 import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True)1
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每一个MNIST数据单元有两部分组成(训练数据集和测试数据集都是):一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。
因此,在MNIST训练数据集中,mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量,第一个维度数字用来索引图片,第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。在此张量里的每一个元素,都表示某张图片里的某个像素的强度值,值介于0和1之间。
相对应的MNIST数据集的标签是介于0到9的数字,用来描述给定图片里表示的数字。为了用于这个教程,我们使标签数据是”one-hot vectors”。 一个one-hot向量除了某一位的数字是1以外其余各维度数字都是0。所以在此教程中,数字n将表示成一个只有在第n维度(从0开始)数字为1的10维向量。比如,标签0将表示成([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])。因此, mnist.train.labels 是一个 [60000, 10] 的数字矩阵。
2.softmax回归测试MNIST
1)softmax回归模型 点击查看softmax回归详细讲解的一个帖子:
简单来说,softmax回归是logistic回归对多分类问题的推广,当是两分类时,就是logistic回归。softmax回归更适合类别间是互斥的,比如字符识别等。Softmax代价函数与logistic 代价函数在形式上非常类似,只是在Softmax损失函数中对类标记的 个可能值进行了累加。
2)简单测试MNIST
注意路径。
yhh@ubuntu:~/Test$ python input_data.py yhh@ubuntu:~/Test$ python softmax_tf_mnist.py1
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softmax回归测试MNIST的完整代码:
softmax_tf_mnist.py
# -*- coding: utf-8 -*- '''softmax回归测试MNIST数据集''' import input_data import tensorflow as tf #导入MNIST数据 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #softmax回归模型中的x,W,b x = tf.placeholder("float", [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) #softmax回归模型 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) y_ = tf.placeholder("float", [None,10]) #计算交叉熵 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) #设置TensorFlow用梯度下降算法以0.01的学习速率最小化交叉熵 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) #初始化变量 init = tf.initialize_all_variables() #评估模型 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) #开启Tesnsorflow sess = tf.Session() sess.run(init) #循环训练模型 for i in range(1000): batch = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step,feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) #输出结果 print "softmax回归测试MNIST数据集正确率:" print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})1
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结果,为了减少运行时间,我直接把训练次数设置的很小.
训练次数设置为1000时:
3.卷积神经网络测试MNIST
1)卷积神经网络 一篇讲解cnn的博文:
http://www.36dsj.com/archives/24006
2)测试MNIST
yhh@ubuntu:~/Test$ python cnn_tf_mnist.py1
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如果未导入MNIST数据集的话,先运行:
yhh@ubuntu:~/Test$ python input_data.py1
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结果,为了减少运行时间,我直接把训练次数设置的很小.
训练次数设置为1000时:
卷积神经网络测试MNIST的完整代码:
cnn_tf_mnist.py
# -*- coding: utf-8 -*- '''卷积神经网络测试MNIST数据''' #导入MNIST数据 import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) sess.run(tf.initialize_all_variables()) #权重初始化函数,用一个较小的正数来初始化偏置项 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) #卷积和池化函数 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') #第一层卷积 W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) b_conv1 = bias_variable([32]) #把x变成一个4d向量 x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) #把x_image和权值向量进行卷积,加上偏置项,然后应用ReLU激活函数, #进行池化。 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) #第二层卷积 W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) #密集连接层 W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) #为了减少过拟合,在输出层之前加入dropout keep_prob = tf.placeholder("float") h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) #添加一个softmax层,就像softmax regression一样 W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) #训练设置 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) sess.run(tf.initialize_all_variables()) #训练 for i in range(1000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={ x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) print "-->step %d, training accuracy %.4f"%(i, train_accuracy) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) #最终评估 print "卷积神经网络测试MNIST数据集正确率: %g"%accuracy.eval(feed_dict={ x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})1
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其实Tensorflow0.12.0安装时下载的源码及models中也有mnist卷积神经网络测速的例子。
在:
可以将整个文件夹复制到home目录下,便于查看和修改。
可以直接运行该demo:
yhh@ubuntu:~/Test$ python ./tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py1
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部分输出结果:
4.Tensorflow学习文档
Tenssorflow中文社区: http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html
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