[本文出自天外归云的博客园]

Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署

1. 安装Anaconda。

2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令:

conda create -n tensorflow python=3.5

至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本。

3. 激活虚拟环境,执行命令:

activate tensorflow

4. 安装CPU版本的tensorflow,执行命令:

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

必须用这个whl结尾的https地址,用其他地址安装一会儿在python环境中import tensorflow都会报错。

至此环境部署完成。

使用方法

要运行一个tensorflow机器学习脚本,首先创建一个test.py文件,包含以下内容:

import numpy as np
import tensorflow as tf # Model parameters
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
sess.run(train, {x: x_train, y: y_train}) # evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s" % (curr_W, curr_b, curr_loss))

然后打开Anaconda Prompt,激活在我们刚才创建的tensorflow虚拟环境,并在其中执行上面的test.py文件,得到下面的运行结果:

这就是tensorflow机器学习脚本在Anaconda Prompt中的使用方法。

数字识别实践

接下来详细解释下官方的HelloWord用例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集,Label(标签)在one-hot编码后变成向量,所以在此读取数据集中的数据时指定了one_hot参数为true
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 创建一个tensorflow的交互环境
sess = tf.InteractiveSession()
# [None, 784]是shape,None代表不限条数的输入,784代表每条输入都是一个784维的向量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# W的shape是[784, 10],784是特征的维数,10是类别数,每个特征都对应有10个类别
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
# b的shape是[10],是个10维向量
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 计算公式,其中matmul是tf.nn下面的矩阵乘法函数
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# y_是真实的概率分布,即Label的one-hot编码,shape为[None, 10],None代表样本数不限,10代表每个样本对应的概率分布是一个10维向量
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 损失函数(loss function)coss_entropy,reduce_sum求和,reduce_mean对每个batch数据结果求均值
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# 优化目标设定为cross_entropy,学习速率为0.5
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 运行全局参数初始化器
tf.global_variables_initializer().run()
# 迭代
for i in range(1000):
# 每次从训练集中随机抽取100条样本构成一个mini-batch,他们的特征和标签分别存到batch_xs和batch_ys里
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
# 调用train_step对mini-batch中的样本进行训练
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
# tf.equal对预测类别tf.argmax(y, 1)和实际类别tf.argmax(y_, 1)进行比较判断是否相等,tf.argmax函数从一个tensor中寻找最大值序号
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# tf.cast()函数的作用是执行tensorflow 中张量数据类型转换
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 调用此方法将执行所有前面的操作,这些操作会生成产生此张量的操作所需的输入,这里是x和y_,分别是读取的图像特征和标签
print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

运行结果如下:

至此完成了训练,并求出了精准度。如果要用我们这次训练的模型来对数字进行识别,首先要保存本次训练的模型,然后再在本地读取数字图片数据并转化为模型可以接收的ndarray类型数据,用模型进行训练。那就要对上面的代码稍加改动。第一步,训练并保存模型,修改上面代码(number_recognition_train.py)如下,添加保存模型的过程:

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import os # 加载数据集,Label(标签)在one-hot编码后变成向量,所以在此读取数据集中的数据时指定了one_hot参数为true
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 创建一个tensorflow的交互环境
sess = tf.InteractiveSession()
# [None, 784]是shape,None代表不限条数的输入,784代表每条输入都是一个784维的向量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# W的shape是[784, 10],784是特征的维数,10是类别数,每个特征都对应有10个类别
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
# b的shape是[10],是个10维向量
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 计算公式,其中matmul是tf.nn下面的矩阵乘法函数
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# y_是真实的概率分布,即Label的one-hot编码,shape为[None, 10],None代表样本数不限,10代表每个样本对应的概率分布是一个10维向量
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 损失函数(loss function)coss_entropy,reduce_sum求和,reduce_mean对每个batch数据结果求均值
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# 优化目标设定为cross_entropy,学习速率为0.5
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 运行全局参数初始化器
tf.global_variables_initializer().run()
# 迭代
for i in range(1000):
# 每次从训练集中随机抽取100条样本构成一个mini-batch,他们的特征和标签分别存到batch_xs和batch_ys里
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
# 调用train_step对mini-batch中的样本进行训练
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
print("训练完成!")
# 创建模型保存目录
model_dir = "models"
model_name = "number_recognition"
if not os.path.exists(model_dir):
os.mkdir(model_dir)
# 定义模型保存对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存模型
saver.save(sess, os.path.join(model_dir, model_name))
print("保存模型成功!")
# tf.equal对预测类别tf.argmax(y, 1)和实际类别tf.argmax(y_, 1)进行比较判断是否相等,tf.argmax函数从一个tensor中寻找最大值序号
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# tf.cast()函数的作用是执行tensorflow 中张量数据类型转换
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 调用此方法将执行所有前面的操作,这些操作会生成产生此张量的操作所需的输入,这里是x和y_,分别是读取的图像特征和标签
print("精准度:{}".format(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})))

运行之后,在当前目录下就会出现一个叫models的文件夹,其下会生成我们的模型文件:

之后再写一个number_recognition_test.py文件,用我们已经保存到本地的模型对其他图片内容进行数字识别,内容如下:

#!/usr/bin/env python
# 导入mnist数据库
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
import tensorflow as tf from PIL import Image
import numpy as np # 读取mnist中的数据进行测试
def img_recognition_from_mnist(sess, y):
# 从mnist中读取出一个测试图片
idx = 0
img = mnist.test.images[idx]
print("type:{}".format(type(img)))
print("img:{}".format(img))
print(list(img))
print(len(list(img)))
# 根据模型计算结果
ret = sess.run(y, feed_dict={x: img.reshape(1, 784)})
# 显示测试结果
print("预测结果:{} 实际结果:{}".format((ret.argmax()), (mnist.test.labels[idx].argmax()))) # 读取本地图片转化为数据进行测试
def img_recognition_from_custom(image_path, sess, y):
# 读取图片转成灰度格式
img = Image.open(image_path).convert('L')
# resize的过程
img = img.resize((28, 28))
# 像素存入一维数组
arr = [1.0 - float(img.getpixel((j, i))) / 255.0 for i in range(28) for j in range(28)]
# 转为ndarray类型并reshape
np_arr = np.array(arr).reshape(1, 784)
# 根据模型计算结果
ret = sess.run(y, feed_dict={x: np_arr})
# 显示预测结果
print("预测结果:{}".format((ret.argmax()))) if __name__ == '__main__':
# 创建会话
sess = tf.Session()
# 定义输入变量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# 定义参数
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 定义模型和激励函数
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义模型保存对象
saver = tf.train.Saver([W, b])
# 恢复模型
saver.restore(sess, "models/number_recognition")
print("恢复模型成功!") # img_recognition_from_mnist(sess, y) img_path = '7.jpg'
img_recognition_from_custom(img_path, sess, y)

运行后发现预测结果是3,而实际图片中的数字是7:

看来这个训练集并不适合我的图片,需要自己来搞训练数据,再做一个训练集进行专门的训练。这个之后再说。

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