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tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例

时间:2021-01-31 00:30     来源/作者:denny402

mnist卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建。

程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述。

首先,下载并加载数据:

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import tensorflow as tf
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)   #下载并加载mnist数据
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])            #输入的数据占位符
y_actual = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])      #输入的标签占位符

定义四个函数,分别用于初始化权值W,初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层。

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#定义一个函数,用于初始化所有的权值 W
def weight_variable(shape):
 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
 return tf.Variable(initial)
 
#定义一个函数,用于初始化所有的偏置项 b
def bias_variable(shape):
 initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
 return tf.Variable(initial)
 
#定义一个函数,用于构建卷积层
def conv2d(x, W):
 return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
 
#定义一个函数,用于构建池化层
def max_pool(x):
 return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

接下来构建网络。整个网络由两个卷积层(包含激活层和池化层),一个全连接层,一个dropout层和一个softmax层组成。

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#构建网络
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])     #转换输入数据shape,以便于用于网络中
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])  
b_conv1 = bias_variable([32])   
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)   #第一个卷积层
h_pool1 = max_pool(h_conv1)                 #第一个池化层
 
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)   #第二个卷积层
h_pool2 = max_pool(h_conv2)                  #第二个池化层
 
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])       #reshape成向量
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)  #第一个全连接层
 
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)         #dropout层
 
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_predict=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)  #softmax层

网络构建好后,就可以开始训练了。

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cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_actual*tf.log(y_predict))   #交叉熵
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-3).minimize(cross_entropy)  #梯度下降法
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_predict,1), tf.argmax(y_actual,1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))         #精确度计算
sess=tf.InteractiveSession()            
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
 batch = mnist.train.next_batch(50)
 if i%100 == 0:         #训练100次,验证一次
  train_acc = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 1.0})
  print 'step %d, training accuracy %g'%(i,train_acc)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 0.5})
 
test_acc=accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_actual: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print "test accuracy %g"%test_acc

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言,使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图,然后在session中启动它。

这里,我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它,你可以更加灵活地构建你的代码。它能让你在运行图的时候,插入一些计算图,这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利,比如使用IPython。

训练20000次后,再进行测试,测试精度可以达到99%。

完整代码:

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 8 15:29:48 2016
 
@author: root
"""
import tensorflow as tf
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)   #下载并加载mnist数据
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])            #输入的数据占位符
y_actual = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])      #输入的标签占位符
 
#定义一个函数,用于初始化所有的权值 W
def weight_variable(shape):
 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
 return tf.Variable(initial)
 
#定义一个函数,用于初始化所有的偏置项 b
def bias_variable(shape):
 initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
 return tf.Variable(initial)
 
#定义一个函数,用于构建卷积层
def conv2d(x, W):
 return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
 
#定义一个函数,用于构建池化层
def max_pool(x):
 return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
 
#构建网络
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])     #转换输入数据shape,以便于用于网络中
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])  
b_conv1 = bias_variable([32])   
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)   #第一个卷积层
h_pool1 = max_pool(h_conv1)                 #第一个池化层
 
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)   #第二个卷积层
h_pool2 = max_pool(h_conv2)                  #第二个池化层
 
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])       #reshape成向量
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)  #第一个全连接层
 
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)         #dropout层
 
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_predict=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)  #softmax层
 
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_actual*tf.log(y_predict))   #交叉熵
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-3).minimize(cross_entropy)  #梯度下降法
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_predict,1), tf.argmax(y_actual,1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))         #精确度计算
sess=tf.InteractiveSession()            
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
 batch = mnist.train.next_batch(50)
 if i%100 == 0:         #训练100次,验证一次
  train_acc = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 1.0})
  print('step',i,'training accuracy',train_acc)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 0.5})
 
test_acc=accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_actual: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print("test accuracy",test_acc)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5853538.html

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