# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf #导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True) #创建一个交互式Session sess = tf.InteractiveSession() #创建两个占位符,x为输入网络的图像,y_为输入网络的图像类别 x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10]) #权重初始化函数 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) #偏置初始化函数 def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) #创建卷积op #x 是一个4维张量,shape为[batch,height,width,channels] #卷积核移动步长为1。填充类型为SAME,可以不丢弃任何像素点 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1,1,1,1], padding="SAME") #创建池化op #采用最大池化,也就是取窗口中的最大值作为结果 #x 是一个4维张量,shape为[batch,height,width,channels] #ksize表示pool窗口大小为2x2,也就是高2,宽2 #strides,表示在height和width维度上的步长都为2 def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding="SAME") #第1层,卷积层 #初始化W为[5,5,1,32]的张量,表示卷积核大小为5*5,第一层网络的输入和输出神经元个数分别为1和32 W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) #初始化b为[32],即输出大小 b_conv1 = bias_variable([32]) #把输入x(二维张量,shape为[batch, 784])变成4d的x_image,x_image的shape应该是[batch,28,28,1] #-1表示自动推测这个维度的size x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) #把x_image和权重进行卷积,加上偏置项,然后应用ReLU激活函数,最后进行max_pooling #h_pool1的输出即为第一层网络输出,shape为[batch,14,14,1] h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) #第2层,卷积层 #卷积核大小依然是5*5,这层的输入和输出神经元个数为32和64 W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64]) b_conv2 = weight_variable([64]) #h_pool2即为第二层网络输出,shape为[batch,7,7,1] h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) #第3层, 全连接层 #这层是拥有1024个神经元的全连接层 #W的第1维size为7*7*64,7*7是h_pool2输出的size,64是第2层输出神经元个数 W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) #计算前需要把第2层的输出reshape成[batch, 7*7*64]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) #Dropout层 #为了减少过拟合,在输出层前加入dropout keep_prob = tf.placeholder("float") h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) #输出层 #最后,添加一个softmax层 #可以理解为另一个全连接层,只不过输出时使用softmax将网络输出值转换成了概率 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) #预测值和真实值之间的交叉墒 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv)) #train op, 使用ADAM优化器来做梯度下降。学习率为0.0001 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) #评估模型,tf.argmax能给出某个tensor对象在某一维上数据最大值的索引。 #因为标签是由0,1组成了one-hot vector,返回的索引就是数值为1的位置 correct_predict = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1)) #计算正确预测项的比例,因为tf.equal返回的是布尔值, #使用tf.cast把布尔值转换成浮点数,然后用tf.reduce_mean求平均值 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predict, "float")) #初始化变量 sess.run(tf.initialize_all_variables()) #开始训练模型,循环20000次,每次随机从训练集中抓取50幅图像 for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: #每100次输出一次日志 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}))
MNIST
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/qq_30159015/article/details/80212650
今日推荐
周排行