基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别

作者：圣菁振婷玉勇 | 来源：互联网 | 2021-08-31 02:46

这篇文章主要为大家详细介绍了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下

一、CNN模型结构

输入层：Mnist数据集（28*28）
第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个
第一层池化：池化视野2*2，步长为2
第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个
第二层池化：池化视野2*2，步长为2
全连接层：设置1024个神经元
输出层：0~9十个数字类别

二、代码实现

import tensorflow as tf
#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import time
  
#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
#设置批次的大小
batch_size=100
#计算一共有多少个批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
  
#定义初始化权值函数
def weight_variable(shape):
 initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)
 return tf.Variable(initial)
#定义初始化偏置函数
def bias_variable(shape):
 initial=tf.constant(0.1,shape=shape)
 return tf.Variable(initial)
#卷积层
def conv2d(input,filter):
 return tf.nn.conv2d(input,filter,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
#池化层
def max_pool_2x2(value):
 return tf.nn.max_pool(value,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
  
  
#输入层
#定义两个placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) #28*28
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
#改变x的格式转为4维的向量[batch,in_hight,in_width,in_channels]
x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
  
  
#卷积、激励、池化操作
#初始化第一个卷积层的权值和偏置
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32]) #5*5的采样窗口，32个卷积核从1个平面抽取特征
b_conv1=bias_variable([32]) #每一个卷积核一个偏置值
#把x_image和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用于relu激活函数
h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)
h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1) #进行max_pooling 池化层
  
#初始化第二个卷积层的权值和偏置
W_conv2=weight_variable([5,5,32,64]) #5*5的采样窗口，64个卷积核从32个平面抽取特征
b_conv2=bias_variable([64])
#把第一个池化层结果和权值向量进行卷积，再加上偏置值，然后应用于relu激活函数
h_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)
h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2) #池化层
  
#28*28的图片第一次卷积后还是28*28，第一次池化后变为14*14
#第二次卷积后为14*14，第二次池化后变为了7*7
#经过上面操作后得到64张7*7的平面
  
  
#全连接层
#初始化第一个全连接层的权值
W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024])#经过池化层后有7*7*64个神经元，全连接层有1024个神经元
b_fc1 = bias_variable([1024])#1024个节点
#把池化层2的输出扁平化为1维
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
#求第一个全连接层的输出
h_fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)
  
#keep_prob用来表示神经元的输出概率
keep_prob=tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop=tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)
  
#初始化第二个全连接层
W_fc2=weight_variable([1024,10])
b_fc2=bias_variable([10])
  
#输出层
#计算输出
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)
  
#交叉熵代价函数
cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#使用AdamOptimizer进行优化
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
#结果存放在一个布尔列表中(argmax函数返回一维张量中最大的值所在的位置)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(prediction,1),tf.argmax(y,1))
#求准确率(tf.cast将布尔值转换为float型)
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
  
#创建会话
with tf.Session() as sess:
 start_time=time.clock()
 sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化变量
 for epoch in range(21): #迭代21次（训练21次）
 for batch in range(n_batch):
 batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
 sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys,keep_prob:0.7}) #进行迭代训练
 #测试数据计算出准确率
 acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels,keep_prob:1.0})
 print('Iter'+str(epoch)+',Testing Accuracy='+str(acc))
 end_time=time.clock()
 print('Running time:%s Second'%(end_time-start_time)) #输出运行时间

运行结果：

三、TensorFlow主要函数说明

1、卷积层

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)

（1）data_format：表示输入的格式，有两种分别为：“NHWC”和“NCHW”，默认为“NHWC”

（2）input：输入是一个4维格式的（图像）数据，数据的 shape 由 data_format 决定：当 data_format 为“NHWC”输入数据的shape表示为[batch, in_height, in_width, in_channels]，分别表示训练时一个batch的图片数量、图片高度、图片宽度、图像通道数。当 data_format 为“NHWC”输入数据的shape表示为[batch, in_channels， in_height, in_width]

（3）filter：卷积核是一个4维格式的数据：shape表示为：[height,width,in_channels, out_channels]，分别表示卷积核的高、宽、深度（与输入的in_channels应相同）、输出 feature map的个数（即卷积核的个数）。

（4）strides：表示步长：一个长度为4的一维列表，每个元素跟data_format互相对应，表示在data_format每一维上的移动步长。当输入的默认格式为：“NHWC”，则 strides = [batch , in_height , in_width, in_channels]。其中 batch 和 in_channels 要求一定为1，即只能在一个样本的一个通道上的特征图上进行移动，in_height , in_width表示卷积核在特征图的高度和宽度上移动的布长。

（5）padding：表示填充方式：“SAME”表示采用填充的方式，简单地理解为以0填充边缘，当stride为1时，输入和输出的维度相同；“VALID”表示采用不填充的方式，多余地进行丢弃。

对于卷积操作：

2、池化层

#池化层：
#Max pooling：取“池化视野”矩阵中的最大值
tf.nn.max_pool( value, ksize,strides,padding,data_format='NHWC',name=None)
#Average pooling：取“池化视野”矩阵中的平均值
tf.nn.avg_pool(value, ksize,strides,padding,data_format='NHWC',name=None)

参数说明：

（1）value：表示池化的输入：一个4维格式的数据，数据的 shape 由 data_format 决定，默认情况下shape 为[batch, height, width, channels]

（2）ksize：表示池化窗口的大小：一个长度为4的一维列表，一般为[1, height, width, 1]，因不想在batch和channels上做池化，则将其值设为1。

（3）其他参数与 tf.nn.cov2d 类型

对于池化操作：

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。

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