tensorflow学习笔记七----------卷积神经网络
卷积神经网络比神经网络稍微复杂一些,因为其多了一个卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
使用mnist数据集,n个数据,每个数据的像素为28*28*1=784。先让这些数据通过第一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*1的feature,这个feature的个数设为64。接着经过一个池化层,让这个池化层的窗口为2*2。然后在经过一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*64的feature,这个featurn的个数设置为128,。接着经过一个池化层,让这个池化层的窗口为2*2。让结果经过一个全连接层,这个全连接层大小设置为1024,在经过第二个全连接层,大小设置为10,进行分类。
- import numpy as np
- import tensorflow as tf
- import matplotlib.pyplot as plt
- from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
- mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)
- trainimg = mnist.train.images
- trainlabel = mnist.train.labels
- testimg = mnist.test.images
- testlabel = mnist.test.labels
- print ("MNIST ready")
- #像素点为784
- n_input = 784
- #十分类
- n_output = 10
- #wc1,第一个卷积层参数,3*3*1,共有64个
- #wc2,第二个卷积层参数,3*3*64,共有128个
- #wd1,第一个全连接层参数,经过两个池化层被压缩到7*7
- #wd2,第二个全连接层参数
- weights = {
- 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)),
- 'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128], stddev=0.1)),
- 'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*128, 1024], stddev=0.1)),
- 'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_output], stddev=0.1))
- }
- biases = {
- 'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([64], stddev=0.1)),
- 'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([128], stddev=0.1)),
- 'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024], stddev=0.1)),
- 'bd2': tf.Variable(tf.random_normal([n_output], stddev=0.1))
- }
定义前向传播函数。先将输入数据预处理,变成tensorflow支持的四维图像;进行第一层的卷积层处理,调用conv2d函数;将卷积结果用激活函数进行处理(relu函数);将结果进行池化层处理,ksize代表窗口大小;将池化层的结果进行随机删除节点;进行第二层卷积和池化...;进行全连接层,先将数据进行reshape(此处为7*7*128);进行激活函数处理;得出结果。前向传播结束。
- def conv_basic(_input, _w, _b, _keepratio):
- # INPUT
- _input_r = tf.reshape(_input, shape=[-1, 28, 28, 1])
- # CONV LAYER 1
- _conv1 = tf.nn.conv2d(_input_r, _w['wc1'], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
- _conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(_conv1, _b['bc1']))
- _pool1 = tf.nn.max_pool(_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
- _pool_dr1 = tf.nn.dropout(_pool1, _keepratio)
- # CONV LAYER 2
- _conv2 = tf.nn.conv2d(_pool_dr1, _w['wc2'], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
- _conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(_conv2, _b['bc2']))
- _pool2 = tf.nn.max_pool(_conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
- _pool_dr2 = tf.nn.dropout(_pool2, _keepratio)
- # VECTORIZE
- _dense1 = tf.reshape(_pool_dr2, [-1, _w['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
- # FULLY CONNECTED LAYER 1
- _fc1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(_dense1, _w['wd1']), _b['bd1']))
- _fc_dr1 = tf.nn.dropout(_fc1, _keepratio)
- # FULLY CONNECTED LAYER 2
- _out = tf.add(tf.matmul(_fc_dr1, _w['wd2']), _b['bd2'])
- # RETURN
- out = { 'input_r': _input_r, 'conv1': _conv1, 'pool1': _pool1, 'pool1_dr1': _pool_dr1,
- 'conv2': _conv2, 'pool2': _pool2, 'pool_dr2': _pool_dr2, 'dense1': _dense1,
- 'fc1': _fc1, 'fc_dr1': _fc_dr1, 'out': _out
- }
- return out
- print ("CNN READY")
定义损失函数,定义优化器
- x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
- y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output])
- keepratio = tf.placeholder(tf.float32)
- # FUNCTIONS
- _pred = conv_basic(x, weights, biases, keepratio)['out']
- cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_pred, y))
- optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost)
- _corr = tf.equal(tf.argmax(_pred,1), tf.argmax(y,1))
- accr = tf.reduce_mean(tf.cast(_corr, tf.float32))
- init = tf.global_variables_initializer()
- # SAVER
- save_step = 1
- saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)
- print ("GRAPH READY")
进行迭代
- do_train = 1
- sess = tf.Session()
- sess.run(init)
- training_epochs = 15
- batch_size = 16
- display_step = 1
- if do_train == 1:
- for epoch in range(training_epochs):
- avg_cost = 0.
- total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
- # Loop over all batches
- for i in range(total_batch):
- batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
- # Fit training using batch data
- sess.run(optm, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keepratio:0.7})
- # Compute average loss
- avg_cost += sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keepratio:1.})/total_batch
- # Display logs per epoch step
- if epoch % display_step == 0:
- print ("Epoch: %03d/%03d cost: %.9f" % (epoch, training_epochs, avg_cost))
- train_acc = sess.run(accr, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keepratio:1.})
- print (" Training accuracy: %.3f" % (train_acc))
- #test_acc = sess.run(accr, feed_dict={x: testimg, y: testlabel, keepratio:1.})
- #print (" Test accuracy: %.3f" % (test_acc))print ("OPTIMIZATION FINISHED")
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