利用Tensorflow建立简单卷积神经网络进行手写数字识别

本文链接： https://blog.csdn.net/BigDream123/article/details/99827605
建立一个简单的CNN进行手写数字识别，使用的数据集是MNIST数据集
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True)

sess = tf.InteractiveSession()
# InteractiveSession()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
x = tf.placeholder('float',[None,784])
y_ = tf.placeholder('float',[None,10])

def weight_varivale(shape):
    # 权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度
    initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    # 由于我们使用的是ReLU神经元，因此比较好的做法是用一个较小的正数来初始化偏置项，以避免神经元节点输出恒为0的问题
    initial = tf.constant(0.1,shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

# 卷积和池化
def conv2d(x,w):
    return tf.nn.conv2d(x,w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

def max_pool2x2(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_varivale([5,5,1,32])
# 前两个维度是patch的大小，接着是输入的通道数目，最后是输出的通道数目
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
# 第2、第3维对应图片的宽、高，最后一维代表图片的颜色通道数(因为是灰度图所以这里的通道数为1 ，如果是rgb彩色图，则为3)
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool2x2(h_conv1)

# 第二层卷积
W_conv2 = weight_varivale([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool2x2(h_conv2)

# 全连接层
# 图片尺寸变为7*7，加入一个有1024个神经元的全连接层
W_fc1 = weight_varivale([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，我们在输出层之前加入dropout
# 用一个placeholder来代表一个神经元的输出在dropout中保持不变的概率
# 这样我们可以在训练过程中启用dropout，在测试过程中关闭dropout。
# TensorFlow的tf.nn.dropout操作除了可以屏蔽神经元的输出外，还会自动处理神经元输出值的scale。
# 所以用dropout的时候可以不用考虑scale。
keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

# 输出层
# 添加一个softmax层，就像前面的单层softmax regression一样
# W_fc2 = weight_varivale([1024,10])
# b_fc2 = bias_variable([10])
# y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2) + b_fc2)

W_fc2 = weight_varivale([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

# 训练和评估模型
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
# 使用ADAM优化器来做梯度最速下降
correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_conv,1),tf.arg_max(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
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:0.5})
        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}))
利用Tensorflow建立简单卷积神经网络进行手写数字识别

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