TensorFlow(十二):使用RNN实现手写数字识别
上代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) # 输入图片是28*28
n_inputs = 28 #输入一行,一行有28个数据
max_time = 28 #一共28行
lstm_size = 100 #隐层单元
n_classes = 10 # 10个分类
batch_size = 50 #每批次50个样本
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #计算一共有多少个批次 #这里的none表示第一个维度可以是任意的长度
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
#正确的标签
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #初始化权值
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size, n_classes], stddev=0.1))
#初始化偏置值
biases = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes])) #定义RNN网络
def RNN(X,weights,biases):
# inputs=[batch_size, max_time, n_inputs]
inputs = tf.reshape(X,[-1,max_time,n_inputs])
#定义LSTM基本CELL
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
# final_state[state,batch_size,cell.state_size]
# final_state[0]是cell state
# final_state[1]是hidden_state
# outputs: The RNN output 'Tensor'.
# If time_major == False (default), this will be a `Tensor` shaped:
# `[batch_size, max_time, cell.output_size]`.
# If time_major == True, this will be a `Tensor` shaped:
# `[max_time, batch_size, cell.output_size]`.
# final_state 记录的是最后一次的输出结果
# outputs 记录的是每一次的输出结果 outputs,final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype=tf.float32)
results = tf.nn.softmax(tf.matmul(final_state[1],weights) + biases)
return results #计算RNN的返回结果
prediction= RNN(x, weights, biases)
#损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=prediction,labels=y))
#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型列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置
#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))#把correct_prediction变为float32类型
#初始化
init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(6):
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}) acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
print ("Iter " + str(epoch) + ", Testing Accuracy= " + str(acc))
训练结果:
Iter 0, Testing Accuracy= 0.6474
Iter 1, Testing Accuracy= 0.8439
Iter 2, Testing Accuracy= 0.8876
Iter 3, Testing Accuracy= 0.9033
Iter 4, Testing Accuracy= 0.9039
Iter 5, Testing Accuracy= 0.9236
TensorFlow(十二):使用RNN实现手写数字识别的更多相关文章
- 5 TensorFlow入门笔记之RNN实现手写数字识别
------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ---------------------------------- ...
- TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化
上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = inpu ...
- TensorFlow使用RNN实现手写数字识别
学习,笔记,有时间会加注释以及函数之间的逻辑关系. # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190664.html # https://www.cnblogs. ...
- Tensorflow项目实战一:MNIST手写数字识别
此模型中,输入是28*28*1的图片,经过两个卷积层(卷积+池化)层之后,尺寸变为7*7*64,将最后一个卷积层展成一个以为向量,然后接两个全连接层,第一个全连接层加一个dropout,最后一个全连接 ...
- TensorFlow卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化
边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190 ...
- 第二节,TensorFlow 使用前馈神经网络实现手写数字识别
一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输 ...
- Tensorflow之MNIST手写数字识别:分类问题(1)
一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点: 1.将离散特征的取值扩展 ...
- keras和tensorflow搭建DNN、CNN、RNN手写数字识别
MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件 ...
- 【转】机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别
模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基 ...
随机推荐
- php json_encode() 中文保留
这几天遇到了一个问题 给java传json的时候 没有处理中文 那边拿数据的时候说不是中文的 需要转一下 方法: 实际应用中,当有中文字符时,当直接使用json_encode() 函数会使汉字不 ...
- FLV 数据封装格式
https://www.cnblogs.com/chyingp/p/flv-getting-started.html https://blog.csdn.net/ai2000ai/article/de ...
- javscript函数的运用
函数,一段能够自动完成某些功能的代码块,函数的出现,既解决了重复使用重一功能的需求,又可以避免代码的臃肿性. 使用函数有两个要求:必须调用后才可以执行;函数名不要和关键字以及系统函数相同; 函数主要有 ...
- SAP-参数(条件表)配置教程–GS01/GS02/GS03
转载:http://www.baidusap.com/abap/others/2849 在SAP开发中,某段代码运行可能需要满足某个条件,通常解决办法有两种:一种是在代码中写死限制条件,此种方式当限制 ...
- 从SAP社区上的一篇博客开始,聊聊SAP产品命名背后的那份情怀
最近Jerry在SAP社区上看到一篇博客:It's Steampunk now. 博客原文:https://blogs.sap.com/2019/08/20/its-steampunk-now/ 什么 ...
- sysfs和kobject
sysfs文件系统: sysfs是2.6内核的一个特性,它允许内核代码经由一个in-memory的文件系统把信息出报(export)到用户进程中. 在设备模型中,sysfs文件系统用来表示设备的结构. ...
- centos 安装 kibana
因为我本机安装的 elasticsearch 是 6.2.4 版本,所以kibana也要安装对应的 6.2.4 版本 wget https://artifacts.elastic.co/downloa ...
- Linux之mysql的安装与,主从设置
一,MYSQL(mariadb) MariaDB数据库管理系统是MySQL的一个分支,主要由开源社区在维护,采用GPL授权许可. 开发这个分支的原因之一是:甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL ...
- C++——同名隐藏 和 赋值兼容规则
同名隐藏 一旦子类定义了与父类同名的方法,则父类里面该名字的所有方法都被隐藏了.必须显示指定是父类的方法才可以 #include<iostream> using namespace std ...
- Ubuntu16.04, CUDA8 CUDNN6 下安装 Tensorflow-gpu, Keras, Pytorch, fastai
如何访问tensorflow官方网站 tensorflow官方网站变为:https://tensorflow.google.cn/ 安装深度学习框架 0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本 C ...