使用Tensorflow来读取训练自己的数据（二）

接上一篇，继续分析，model.py，也就是模型的构建。两个卷积层，两个池化层，以及后面的全连接层怎么通过tensorflow定义的。

import tensorflow as tf

def inference(images, batch_size, n_classess):
# conv1,shape=[kernel size, kernel size, channels, kernel numbers]
# 第一个卷积层
# tf.variable_scope() 主要结合 tf.get_variable() 来使用，实现变量共享。下次调用不用重新产生，这样可以保存参数
with tf.variable_scope('conv1') as scope:
#初始化权重，[3,3,3,16]
weights = tf.get_variable('weights', shape = [3, 3, 3, 16], dtype = tf.float32,
initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32))
#tf.truncated_normal随机数生成函数，此外还有tf.random_normal, tf.random_uniform, tf.random_gamma
#初始化偏置，16个
biases = tf.get_variable('biases', shape=[16], dtype = tf.float32,
initializer = tf.constant_initializer(0.1))
#tf.constant_initializer初始化常数，通常偏置项都是用它初始化
# 实现卷积运算，第一个参数输入图像，[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape，
# 具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]，注意这是一个4维的Tensor，要求类型为float32和float64其中之一
# 第二个参数filter：相当于CNN中的卷积核，它要求是一个Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape，
# 具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]，
# 第三个参数strides：卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，长度4
# 第四个参数padding：string类型的量，只能是"SAME","VALID"其中之一，这个值决定了不同的卷积方式
# 结果返回一个Tensor，这个输出，就是我们常说的feature map，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式
conv = tf.nn.conv2d(images, weights, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
# 将偏置加在所得的值上面
pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)
# 将计算结果通过relu激活函数完成去线性化
conv1 = tf.nn.relu(pre_activation, name= scope.name)

# pool1 and norm1
# 池化层
with tf.variable_scope('pooling1_lrn') as scope:
# tf.nn.max_pool实现了最大池化层的前向传播过程，参数和conv2d类似，ksize过滤器的尺寸
pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1,3,3,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME',name='poolong1')
# 局部响应归一化（Local Response Normalization），一般用于激活，池化后的一种提高准确度的方法。
norm1 = tf.nn.lrn(pool1, depth_radius=4, bias=1, alpha=0.001/9.0, beta=0.75, name='norm1')

# conv2第二卷积层
# 计算过程和第一层一样，唯一区别为命名空间
with tf.variable_scope('conv2') as scope:
weights = tf.get_variable('weights', shape=[3,3,16,16], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1,dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable('biases',
shape=[16],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.constant_initializer(0.1))
conv = tf.nn.conv2d(norm1, weights, strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)
conv2 = tf.nn.relu(pre_activation, name='conv2')

# pool2 and norm2第二池化层
with tf.variable_scope('pooling2_lrn') as scope:
norm2 = tf.nn.lrn(conv2, depth_radius=4,bias=1,alpha=0.001/9,beta=0.75,name='norm2')
pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1,3,3,1],strides=[1,1,1,1],padding='SAME',name='pooling2')

# local3全连接层
with tf.variable_scope('local3') as scope:
# -1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算
reshape = tf.reshape(pool2, shape=[batch_size, -1])
# 获得reshape的列数，矩阵点乘要满足列数等于行数
dim = reshape.get_shape()[1].value
weights = tf.get_variable('weights', shape=[dim,128],dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005,dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable('biases',shape=[128], dtype=tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(0.1))
local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weights) + biases, name=scope.name)

# local4全连接层
with tf.variable_scope('local4') as scope:
weights = tf.get_variable('weights',shape=[128,128],dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005,dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable('biases', shape=[128],dtype=tf.float32, initializer=tf.constant_initializer(0.1))
local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3,weights) + biases, name = 'local4')
# softmax逻辑回归
with tf.variable_scope('softmax_linear') as scope:
weights = tf.get_variable('softmax_linear',shape=[128, n_classess],dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005,dtype=tf.float32))
biases = tf.get_variable('biases',shape=[n_classess],dtype=tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(0.1))
softmax_linear = tf.add(tf.matmul(local4, weights),biases,name='softmax_linear')

return softmax_linear
# 定义损失函数，定义传入值和标准值的差距
def losses(logits, labels):
with tf.variable_scope('loss') as scope:
# 计算使用了softmax回归后的交叉熵损失函数
# logits表示神经网络的输出结果，labels表示标准答案
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels,name='xentropy_per_example')
# 求cross_entropy所有元素的平均值
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='loss')
# 对loss值进行标记汇总，一般在画loss, accuary时会用到这个函数。
tf.summary.scalar(scope.name+'/loss',loss)
return loss
# 通过梯度下降法为最小化损失函数增加了相关的优化操作
def trainning(loss, learning_rate):
with tf.name_scope('optimizer'):
# 在训练过程中，先实例化一个优化函数，比如tf.train.GradientDescentOptimizer，并基于一定的学习率进行梯度优化训练
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
# 设置一个用于记录全局训练步骤的单值
global_step = tf.Variable(0, name='global_step',trainable=False)
# 添加操作节点，用于最小化loss，并更新var_list，返回为一个优化更新后的var_list，如果global_step非None，该操作还会为global_step做自增操作
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
ret
4000
urn train_op

# 定义评价函数，返回准确率
def evaluation(logits, labels):
with tf.variable_scope('accuracy') as scope:
correct = tf.nn.in_top_k(logits,labels,1)    # 计算预测的结果和实际结果的是否相等，返回一个bool类型的张量
# K表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值。一般都是取1。
# 转换类型
correct = tf.cast(correct, tf.float16)
accuracy = tf.reduce_mean(correct)             #取平均值，也就是准确率
# 对准确度进行标记汇总
tf.summary.scalar(scope.name+'/accuracy',accuracy)
return accuracy

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