TF之DNN：利用DNN【784→500→10】對MNIST手寫數(shù)字圖片識別數(shù)據(jù)集(TF自帶函數(shù)下載)預(yù)測(98%)+案例理解DNN過程

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目錄

輸出結(jié)果

案例理解DNN過程思路

代碼設(shè)計(jì)

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輸出結(jié)果

案例理解DNN過程思路

1、一張圖像數(shù)組形狀的變化：輸入一個(gè)由784 個(gè)元素(28*28的二維數(shù)組)構(gòu)成的一維數(shù)組后，輸出一個(gè)有10個(gè)元素的一維數(shù)組。這是只輸入一張圖像數(shù)據(jù)時(shí)的處理流程。

2、批處理中數(shù)組形狀的變化：考慮打包輸入多張圖像的情形。比如，我們想用predict()函數(shù)一次性打包處理100張圖像。為此，可以把x的形狀改為100 × 784，將100 張圖像打包作為輸入數(shù)據(jù)。，輸入數(shù)據(jù)的形狀為100 × 784，輸出數(shù)據(jù)的形狀為
100 × 10。這表示輸入的100 張圖像的結(jié)果被一次性輸出了。比如，x[0]和y[0]中保存了第0 張圖像及其推理結(jié)果，x[1]和y[1]中保存了第1 張圖像及其推理結(jié)果，等等。這種打包式的輸入數(shù)據(jù)稱為批（batch）。批有“捆”的意思，圖像就如同紙幣一樣扎成一捆。

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代碼設(shè)計(jì)

# -*- coding: utf-8 -*-#實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有三層，輸入層有 784 個(gè)神經(jīng)元，隱藏層與輸出層分別有 500 和 10 個(gè)神經(jīng)元。這所以這樣設(shè)計(jì)是因?yàn)?MNIST 的像素為 28×28=784，所以每一個(gè)輸入神經(jīng)元對應(yīng)于一個(gè)灰度像素點(diǎn)。批量大小為 100并使用學(xué)習(xí)率衰減的情況下迭代 10000 步能得到 98.34% 的測試集準(zhǔn)確度， import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#加載MNIST數(shù)據(jù)集 mnist = input_data.read_data_sets("./data/MNIST/", one_hot=True) INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 BATCH_SIZE = 100# 模型相關(guān)的參數(shù) LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 TRAINING_STEPS = 10000 MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2): # 使用滑動平均類if avg_class == None:layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights1) + biases1)return tf.matmul(layer1, weights2) + biases2else:layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, avg_class.average(weights1)) + avg_class.average(biases1))return tf.matmul(layer1, avg_class.average(weights2)) + avg_class.average(biases2) def train(mnist):x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_NODE], name='x-input')y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_NODE], name='y-input') # 生成隱藏層的參數(shù)。weights1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], stddev=0.1))biases1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[LAYER1_NODE]))# 生成輸出層的參數(shù)。weights2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], stddev=0.1))biases2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[OUTPUT_NODE]))# 計(jì)算不含滑動平均類的前向傳播結(jié)果y = inference(x, None, weights1, biases1, weights2, biases2) # 定義訓(xùn)練輪數(shù)及相關(guān)的滑動平均類 global_step = tf.Variable(0, trainable=False)variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables())average_y = inference(x, variable_averages, weights1, biases1, weights2, biases2)# 計(jì)算交叉熵及其平均值cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)# 定義交叉熵?fù)p失函數(shù)加上正則項(xiàng)為模型損失函數(shù)regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARAZTION_RATE)regularaztion = regularizer(weights1) + regularizer(weights2)loss = cross_entropy_mean + regularaztion# 設(shè)置指數(shù)衰減的學(xué)習(xí)率。learning_rate = tf.train.exponential_decay(LEARNING_RATE_BASE,global_step,mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE,LEARNING_RATE_DECAY,staircase=True)# 隨機(jī)梯度下降優(yōu)化器優(yōu)化損失函數(shù),使用梯度下降優(yōu)化器來優(yōu)化權(quán)重。然而，TensorFlow 中還有很多優(yōu)化器，最常用的是 GradientDescentOptimizer、AdamOptimizer 和 AdaGradOptimizer。train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)# 反向傳播更新參數(shù)和更新每一個(gè)參數(shù)的滑動平均值with tf.control_dependencies([train_step, variables_averages_op]):train_op = tf.no_op(name='train')# 計(jì)算準(zhǔn)確度correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(average_y, 1), tf.argmax(y_, 1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 初始化會話并開始訓(xùn)練過程。with tf.Session() as sess:tf.global_variables_initializer().run()validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels}test_feed = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels} # 循環(huán)地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。for i in range(TRAINING_STEPS):if i % 1000 == 0:validate_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed)print("After %d training step(s), validation accuracy using average model is %g " % (i, validate_acc))xs,ys=mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)sess.run(train_op,feed_dict={x:xs,y_:ys})test_acc=sess.run(accuracy,feed_dict=test_feed)print(("After %d training step(s), test accuracy using average model is %g" %(TRAINING_STEPS, test_acc)))avg_class = None train(mnist)

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總結(jié)

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