TensorFlow实现卷积神经网络、深度神经网络识别手写体

今天药忘吃喽~ 2022-03-22 06:22 342阅读 0赞

**（作者：陈玓玏）**

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因为比较好奇不同神经网络的效果差异，分别使用卷积神经网络、浅层神经网络、深度神经网络来识别手写体，以下给出三种方法的代码：

## 一、浅层神经网络识别手写体 ##

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Fri Dec 21 09:10:26 2018
    
    @author: chendile
    """
    #无论是卷积神经网络还是深度神经网络，构建一个模型无非以下几个步骤：
    #1、 定义数据
    #2、定义计算图与变量
    #3、定义会话
    #4、进行计算
    
    # tensorflow建立全连接网络模型预测mnist数据
    
    #==========================构建浅层神经网络的例子================================
    import pandas as pd
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    #加载mnist数据集，我这里数据集直接加载会报错，如果你的也报错，可以直接去网上把压缩文件下载下来放到文件下，然后再读取，也是一样的
    mnist = input_data.read_data_sets("D:/Users/chendile/AppData/Local/Temp/pip-uninstall-ktrcfkmd/users/chendile/appdata/local/continuum/anaconda3/lib/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/MNIST_data/",one_hot=True)
    #print(pd.DataFrame(mnist))
    # 1.定义数据。在神经网络里我们需要定义的数据就是输入训练/测试数据，定义为占位符，以及定义网络模型里的各种参数，定义为变量。
    #定义的是输入输出层，输入层有784个节点，输出层有10个节点，因为数字手写体识别是10分类
    #placeholder是一个占位符，未定义第一个维度，表示希望输入任意数量的784维的向量
    x = tf.placeholder( tf.float32, [None, 784] )
    y_ = tf.placeholder( tf.float32, [None, 10] )
    
    # 2.定义计算图与变量。对于神经网络来说，涉及到的操作主要有三部分：网络模型定义，损失函数定义、优化方法定义。
    #求得的权重矩阵和偏置向量会存储在这两个Variable中，这里用的是全0的值来初始化权重，深度神经网络中最好是不要这样，会有对称性网络的问题，即最终每个样本输出的结果都一样，这个仔细想一下或者自己拿几个矩阵乘一下就知道了
    W = tf.Variable( tf.zeros([784,10]) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
    b = tf.Variable( tf.zeros([10]) )   #输出层有10个神经元，因此输出层有10个偏置项
    # 激活函数定义，建立模型，激活函数为softmax的神经网络，就是nn，tf.matmul是x*W，如果是tf.multiply即点乘
    y = tf.nn.softmax( tf.matmul(x,W) + b )
    # 损失函数定义（交叉熵代价函数），这里是对所有样本的交叉熵和的平均，这里的损失函数和二分类的损失函数是不一样的，少了一项(1-y_)*log(1-y)
    cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1] ) )  # reduce_sum内第一个参数为交叉熵公式
    # 训练/优化方法定义。这里采用的是机器学习中常用的随机梯度下降法。tensorflow会自动根据前面定义的计算图进行forward和backward计算并更新参数。
    #这里0.5是学习率，学习的目标是最小化损失函数
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
    
    # 3.定义会话，并通过global_variables_initializer初始化所有变量
    session = tf.InteractiveSession()
    tf.global_variables_initializer().run()
    
    # 4.进行计算。
    #共训练1000次，使用mini-batch方法训练，即每一次都不会使用全部数据，而是使用100条打乱后随机抽取的样本，是有放回的抽样，这100条样本替换之前定义的占位符
    #采用这种批量随机训练的方法，能够在最大化学习数据集整体特性的同时减小开销
    for i in range(1000):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
            train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} )
    #        print(i)
    
    
    # 评估模型
    correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )
    print(correct_prediction)
    #tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )判断预测值和真实值是否相等，返回的是布尔型向量
    #布尔型数据构成的向量通过cast转换为浮点型，并求平均，以得到准确率
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
    print(accuracy.eval({x:mnist.train.images, y_:mnist.train.labels} ),accuracy.eval({x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} ))

*  浅层神经网络的精确度是0.91

## 二、卷积神经网络识别手写体 ##

#================================构建多层卷积神经网络===================================
    
    import pandas as pd
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    #以下四个函数是将变量定义和网络定义的步骤抽象出来，提高代码的复用程度
    #将权重初始化为非0值，通过设置stddev加入了一定的噪声，避免对称性及0梯度，参数满足截尾高斯分布
    def weight_variable(shape):
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
      return tf.Variable(initial)
    
    #定义初始化偏置项的函数，将偏置项初始化为一个较小的正数，避免最终神经元输出恒为0
    def bias_variable(shape):
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)
    
    #定义卷积层，strides定义步长为1，padding定义边距为0，输入图像和输出图像是同样大小的，这一点不确定的时候可以直接打印一层的输出，查看shape
    def conv2d(x, W):
      return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    #池化层采用2*2的池化
    def max_pool_2x2(x):
      return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                            strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
      
    #加载mnist数据集
    mnist = input_data.read_data_sets("D:/Users/chendile/AppData/Local/Temp/pip-uninstall-ktrcfkmd/users/chendile/appdata/local/continuum/anaconda3/lib/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/MNIST_data/",one_hot=True)
    #print(pd.DataFrame(mnist))
    # 1.定义数据。在神经网络里我们需要定义的数据就是输入训练/测试数据，而变量用来存储网络模型里的各种参数。
    #定义的是输入输出层，输入层有784个节点，输出层有10个节点，因为数字手写体识别是10分类
    #placeholder是一个占位符，希望输入任意数量的784维的向量
    x = tf.placeholder( tf.float32, [None, 784] )
    y_ = tf.placeholder( tf.float32, [None, 10] )
    
    #初始化第一层卷积层的权重矩阵和偏置项，深度神经网络中的权重矩阵都是2*2的，卷积神经网络中是4*4的，
    #5和5表示一个过滤器的一层是一个5*5的矩阵，1表示输入的通道数，32表示输出的通道数
    #也就是说，输出有32个过滤器
    W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
    b_conv1 = bias_variable([32])
    
    #因为是卷积神经网络，输入的x不应当是向量，而是矩阵，因此需要把向量恢复成28*28大小的像素矩阵，
    #最后一个1表示这张灰度图像的通道数是1，如果是RGB图像则通道数是3，能够接受的通道数为1/3/4，设置为其他的都是要报错的
    #第一个参数-1表示batch size，这里设置为-1是因为x_image是从占位符x重塑来的，还没有实际的数据，所以batch size缺失
    x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
    
    #输入reshape后的x，进行卷积操作，并通过relu激活函数，经过这层卷积后，通道数变为32
    h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
    h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
    
    #第二层卷积和第二层池化，64个过滤器，每个过滤器有32层，即通过这一层卷积后，通道数会变成64
    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)
    
    #开始全连接层，全连接层的输入不能是矩阵，
    #那么经过两层卷积、两层池化后，图片大小变为7*7，通道数变为64，因此全连接层使用1024个神经元
    W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
    b_fc1 = bias_variable([1024])
    #重新把图片从矩阵变为向量，输入全连接层，通过reshape将池化层2的输出展开为适合输入到全连接层的张量
    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)
    
    #placeholder定义一个dropout的概率，通过对全连接层进行dropout来防止过拟合，如果一开始就是偏差大，则不必dropout
    keep_prob = tf.placeholder("float")
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
    
    #最后一层是输出层，激活函数是softmax，适用于多分类问题，到这里其实和DNN就是一样的了
    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)
    
    #评估模型
    #定义损失函数
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
    #这里采用的优化方法是Adam，不是随机梯度下降法
    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"))
    #开启会话，并在会话中按照计算图执行前向和后向传播
    sess = tf.InteractiveSession()
    #初始化变量
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    #迭代2W次，每次使用50个随机抽取的样本，每训练100次输出一个准确率评估结果
    for i in range(20000):
      batch = mnist.train.next_batch(50)
      if i%100 == 0:
        #这里设置的keep_prob为1，说明没用dropout
        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))
      train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
    
    print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
        x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

卷积神经网络识别手写体准确率：0.97

## 三、 深度神经网络识别手写体 ##

#==============================用多层深度神经来识别手写体=====================================
    def DNN():
        #'''
        import pandas as pd
        import tensorflow as tf
        from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
        
        #加载mnist数据集
        mnist = input_data.read_data_sets("D:/Users/chendile/AppData/Local/Temp/pip-uninstall-ktrcfkmd/users/chendile/appdata/local/continuum/anaconda3/lib/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/MNIST_data/",one_hot=True)
        #print(pd.DataFrame(mnist))
        # 1.定义数据。在神经网络里我们需要定义的数据就是输入训练/测试数据，而变量用来存储网络模型里的各种参数。
        #定义的是输入输出层，输入层有784个节点，输出层有10个节点，因为数字手写体识别是十分类
        #placeholder是一个占位符，希望输入任意数量的784维的向量
        x = tf.placeholder( tf.float32, [None, 784] )
        y_ = tf.placeholder( tf.float32, [None, 10] )
        # 2.定义计算图与变量。对于神经网络来说，涉及到的操作主要有三部分：网络模型定义，损失函数定义、训练/优化方法定义。
        W_1 = tf.Variable( tf.truncated_normal([784,600], stddev=0.1) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
        b_1 = tf.Variable( tf.truncated_normal([600], stddev=0.1) )  
        # 计算函数定义，建立模型
        y_1 = tf.nn.relu( tf.matmul(x,W_1) + b_1 )
        #placeholder定义一个dropout的概率
        #keep_prob = tf.placeholder("float")
        #y_1 = tf.nn.dropout(y_1, keep_prob)
        print("完成输入层定义")
        
        W_2 = tf.Variable( tf.truncated_normal([1000,2000], stddev=0.1) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
        b_2 = tf.Variable( tf.truncated_normal([2000], stddev=0.1) )   #输出为10，偏离值也为10
        # 计算函数定义，建立模型
        y_2 = tf.nn.relu( tf.matmul(y_1,W_2) + b_2 )
        #placeholder定义一个dropout的概率
        
        #keep_prob = tf.placeholder("float")
        #y_2 = tf.nn.dropout(y_2, keep_prob)
        print("完成第2层定义")
        
        W_3 = tf.Variable( tf.truncated_normal([2000,3000], stddev=0.1) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
        b_3 = tf.Variable( tf.truncated_normal([3000], stddev=0.1) )   
        # 计算函数定义，建立模型
        y_3 = tf.nn.relu( tf.matmul(y_2,W_3) + b_3 )
        #placeholder定义一个dropout的概率
        #keep_prob = tf.placeholder("float")
        #y_3 = tf.nn.dropout(y_3, keep_prob)
        print("完成第3层定义")
        
        W_4 = tf.Variable( tf.truncated_normal([600,500], stddev=0.1) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
        b_4 = tf.Variable( tf.truncated_normal([500], stddev=0.1) )   
        # 计算函数定义，建立模型
        y_4 = tf.nn.relu( tf.matmul(y_3,W_4) + b_4 )
        #placeholder定义一个dropout的概率
        #keep_prob = tf.placeholder("float")
        #y_4 = tf.nn.dropout(y_4, keep_prob)
        print("完成第4层定义")
        
        W_5 = tf.Variable( tf.truncated_normal([500,10], stddev=0.1) )  #w为784*10的矩阵，输入层为784个像素点
        b_5 = tf.Variable( tf.truncated_normal([10], stddev=0.1) )   
        # 计算函数定义，建立模型
        y = tf.nn.softmax( tf.matmul(y_4,W_5) + b_5 )
        print("完成输出层定义")
        
        # 损失函数定义
        cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1] ) )  # reduce_sum内第一个参数为交叉熵公式
        # 训练/优化方法定义
        train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(cross_entropy)
        # 3.定义会话，并通过global_variables_initializer初始化所有变量
        session = tf.InteractiveSession()
        tf.global_variables_initializer().run()
        # 4.进行计算。对于神经网络来说，就是要开始迭代进行训练和评估，降低损失函数。
        #共训练1000次，每一次都不会使用全部数据，而是使用100条样本，这100条样本替换之前定义的占位符
        #采用这种批量随机训练的方法，能够在最大化学习数据集整体特性的同时减小开销
        for i in range(1000):
                batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
                print('batch_xs:',batch_xs)
                print('batch_ys:',len(batch_ys[0]))
                print('------',session.run(W_1))
                #到run这一步才是真正的向x和y_这两个placeholder传入数据
                train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} )
        #        print(i)
        
        
        # 评估模型
        correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )
        print(correct_prediction)
        #tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )
        #布尔型数据构成的向量通过cast转换为浮点型，并求平均，以得到准确率
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
        print(accuracy.eval({x:mnist.train.images, y_:mnist.train.labels} ),accuracy.eval({x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} ))
        #'''
    
    DNN()

深度神经网络识别手写体准确率：0.96

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