Tensorflow-卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN
结构
池化操作
手写数字-卷积神经网络实现
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
import numpy as np #载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小
batch_size=100
#计算一共有多少个批次
n_bath=mnist.train.num_examples // batch_size #初始化权值
def weight_variable(shape):
initial=tf.compat.v1.truncated_normal(shape,stddev=0.1)#生成一个截断的正态分布
return tf.Variable(initial) #初始化偏置值
def bias_variable(shape):
initial=tf.compat.v1.constant(0.1,shape=shape)#生成一个截断的正态分布
return tf.Variable(initial) #卷积层
def conv2d(x,W):
#strides[0]=strides[3]=1,strides[1]代表x方向的步长,strides[2]代表y方向的步长
return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #池化层
def max_pool_2x2(x):
#ksize[1,x,y,1]
return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') #定义两个placeholder
x=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,784])#28*28
y=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,10]) #改变x的格式转为4D的向量【batch,in_height,in_width,in_channels】
x_image=tf.compat.v1.reshape(x,[-1,28,28,1]) #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 #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])#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_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)
h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2)#进行max-pooling #28*28的图片第一次卷积后还是28*28(步长为1),第一次池化变为14*14(因为步长2)
#第二次卷积后为14*14,第二次池化为7*7
#经过以上步骤后得到64张7*7平面 #初始化第一个全连接层的权值
W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024])#上一层有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 #把池化层的第二层输出扁平化为1维
h_pool2_flat=tf.compat.v1.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) #用keep_prob来表示神经元的输出概率
# keep_prob=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
# h_fc1_drop=tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob) #初始化第二个全连接层的权值
W_fc2=weight_variable([1024,10])#上一层有7*7*64个神经元,全连接层有1024个神经元
b_fc2=bias_variable([10])#1024个节点 #计算输出
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1,W_fc2)+b_fc2) #交叉熵函数
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#梯度下降
train_step=tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss) #初始化变量
init=tf.compat.v1.global_variables_initializer() #结果存放在一个布尔型列表中
#返回的是一系列的True或False argmax返回一维张量中最大的值所在的位置,对比两个最大位置是否一致
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1)) #求准确率
#cast:将布尔类型转换为float,将True为1.0,False为0,然后求平均值
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(51):
for batch in range(n_bath):
#获得一批次的数据,batch_xs为图片,batch_ys为图片标签
batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
#进行训练
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys}) test_acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels}) print("Iter "+str(epoch)+",Testing Accuracy "+str(test_acc))
输出结果:
跑的时间有点长。。。。。
Tensorflow-卷积神经网络CNN的更多相关文章
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习 版权声明 ...
- 卷积神经网络CNN原理以及TensorFlow实现
在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的 ...
- TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN
前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,Conv ...
- 卷积神经网络CNN总结
从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(二)
用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065. ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目 ...
- Tensorflow卷积神经网络[转]
Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Te ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN
转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连 ...
- 基于MNIST数据的卷积神经网络CNN
基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211 ...
随机推荐
- 由两个问题引发的对GaussDB(DWS)负载均衡的思考
摘要:GaussDB(DWS)的负载均衡通过LVS+keepAlived实现.对于这种方式,需要思考的问题是,CN的返回结果是否会经过LVS,然后再返回给前端应用?如果经过LVS,那么,LVS会不会成 ...
- MongoDb学习三(spring-data-mongodb)
本文采用2个种配置方式.xml配置 代码配置方式进行数据库的连接.实现简单的增删该查等一些操作.代码都有注释官方文档如下https://docs.spring.io/spring-data/mongo ...
- ubuntu虚拟机启用双网卡IP配置
首先要登入自己的虚拟机,这里以ubuntu为例. 配置两块网卡,一块eth0为NAT模式,另一块为eth1仅主机模式 # 进入网卡配置页面vi /etc/network/interfaces # Th ...
- python的22个基本语法
"人生苦短,我用Python".Python编程语言是最容易学习.并且功能强大的语言.只需会微信聊天.懂一点英文单词即可学会Python编程语言.但是很多人声称自己精通Python ...
- 数据库分库分表容量划分建议参考阿里云DRDS原则
做分库分表的时候 一直想知道分库分表容量的最优规则有什么好的建议,以下是参考阿里云 DRDS 分库分表的规则,还是有一定的参考意义 .
- 使用postman添加cookie失败和cookie消失问题
例如 groupId=2; path=/; domain=.www.baidu.com; HttpOnly; Expires=Tue, 16 Jul 2019 03:42:12 GMT; 添加失败和c ...
- linux系统重启网卡后网络不通(NetworkManager篇)
一.故障现象 RHEL7.6系统,使用nmcli绑定双网卡后,再使用以下命令重启network服务后主机网络异常,导致无法通过ssh远程登录系统. # systemctl restart n ...
- MariaDB Galera Cluster集群搭建
MariaDB Galera Cluster是什么? Galera Cluster是由第三方公司Codership所研发的一套免费开源的集群高可用方案,实现了数据零丢失,官网地址为http://g ...
- Linux 设置静态IP
由于工作需要,安装一套Linux系统.安装完成后发现这个家伙居然不能上网,然后看了下IP,(命令 ip a)发现是127.0.0.1 下面是我的界面: inet 是127.0.0.1/8 还有6个网卡 ...
- 断言封装之key检查及kv实战示例
️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️ 测试: 断言处理: demo_04.pyimport jsonjson_obj = {"access_token":&q ...