Tensorflow学习教程------利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类_利用训练好的模型进行分类
- #coding:utf-8
- import tensorflow as tf
- from PIL import Image,ImageFilter
- from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
- def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测
- """
- This function returns the pixel values.
- The imput is a png file location.
- """
- im = Image.open(argv).convert('L')
- width = float(im.size[0])
- height = float(im.size[1])
- newImage = Image.new('L', (28, 28), (255)) # creates white canvas of 28x28 pixels
- if width > height: # check which dimension is bigger
- # Width is bigger. Width becomes 20 pixels.
- nheight = int(round((20.0 / width * height), 0)) # resize height according to ratio width
- if nheight == 0: # rare case but minimum is 1 pixel
- nheight = 1
- # resize and sharpen
- img = im.resize((20, nheight), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN)
- wtop = int(round(((28 - nheight) / 2), 0)) # caculate horizontal pozition
- newImage.paste(img, (4, wtop)) # paste resized image on white canvas
- else:
- # Height is bigger. Heigth becomes 20 pixels.
- nwidth = int(round((20.0 / height * width), 0)) # resize width according to ratio height
- if (nwidth == 0): # rare case but minimum is 1 pixel
- nwidth = 1
- # resize and sharpen
- img = im.resize((nwidth, 20), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN)
- wleft = int(round(((28 - nwidth) / 2), 0)) # caculate vertical pozition
- newImage.paste(img, (wleft, 4)) # paste resized image on white canvas
- # newImage.save("sample.png")
- tv = list(newImage.getdata()) # get pixel values
- # normalize pixels to 0 and 1. 0 is pure white, 1 is pure black.
- tva = [(255 - x) * 1.0 / 255.0 for x in tv]
- return tva
- def weight_variable(shape):
- initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) #生成一个截断的正态分布
- return tf.Variable(initial)
- def bias_variable(shape):
- initial = tf.constant(0.1,shape = shape)
- return tf.Variable(initial)
- #卷基层
- def conv2d(x,W):
- return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
- #池化层
- def max_pool_2x2(x):
- 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.placeholder(tf.float32, [None,784])
- #y = tf.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.reshape(x, [-1,28,28,1])
- #初始化第一个卷基层的权值和偏置
- W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) #5*5的采样窗口 32个卷积核从一个平面抽取特征 32个卷积核是自定义的
- b_conv1 = bias_variable([32]) #每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
- #初始化第二个卷基层的权值和偏置
- 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 由于前一层操作得到了32个特征图
- b_conv2 = bias_variable([64]) #每一个卷积核一个偏置值
- #把h_pool1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
- #28x28的图片第一次卷积后还是28x28 第一次池化后变为14x14
- #第二次卷积后 变为14x14 第二次池化后变为7x7
- #通过上面操作后得到64张7x7的平面
- #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
- #把第二个池化层的输出扁平化为一维
- 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])
- #计算输出
- gailv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)
- saver = tf.train.Saver()
- with tf.Session() as sess:
- sess.run(tf.global_variables_initializer())
- saver.restore(sess,'/home/xxx/logs/mnistmodel-1')
- array = imageprepare('/home/xxx/logs/7.jpg') # 读一张包含数字的图片
- prediction = tf.argmax(gailv, 1) # 预测
- prediction = prediction.eval(feed_dict={x:[array],keep_prob:1.0},session=sess)
- print('The digits in this image is:%d' % prediction[0])

#coding:utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
#每个批次的大小
batch_size = 100
n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) #生成一个截断的正态分布
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1,shape = shape)
return tf.Variable(initial)
#卷基层
def conv2d(x,W):
return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
#池化层
def max_pool_2x2(x):
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.placeholder(tf.float32, [None,784])
y = tf.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.reshape(x, [-1,28,28,1])
#初始化第一个卷基层的权值和偏置
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) #5*5的采样窗口 32个卷积核从一个平面抽取特征 32个卷积核是自定义的
b_conv1 = bias_variable([32]) #每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
#初始化第二个卷基层的权值和偏置
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 由于前一层操作得到了32个特征图
b_conv2 = bias_variable([64]) #每一个卷积核一个偏置值
#把h_pool1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
#28x28的图片第一次卷积后还是28x28 第一次池化后变为14x14
#第二次卷积后 变为14x14 第二次池化后变为7x7
#通过上面操作后得到64张7x7的平面
#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
#把第二个池化层的输出扁平化为一维
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])
#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
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction,1),tf.argmax(y,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))
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(50):
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})
batch_xstest,batch_ystest = mnist.test.next_batch(batch_size)
acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x: batch_xstest,y:batch_ystest,keep_prob:0.7})
print ("Iter "+ str(epoch) + ", Testing Accuracy= " + str(acc))
saver.save(sess,save_path='C:/Users/Administrator/Desktop/深度学习500问/logs/mnist_net.ckpt')
结果 手写数字图片7被预测为7
- I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0
- I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0: Y
- I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:03:00.0)
- The digits in this image is:7
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