tensorflow实现简单的卷积网络
使用tensorflow实现一个简单的卷积神经,使用的数据集是MNIST,本节将使用两个卷积层加一个全连接层,构建一个简单有代表性的卷积网络。
代码是按照书上的敲的,第一步就是导入数据库,设置节点的初始值,Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积,参数x是输入,W是卷积的参数,比如【5,5,1,32】,前面两个数字代表卷积核的尺寸,第三个数字代表有几个通道,比如灰度图是1,彩色图是3.最后一个代表卷积的数量,总的实现代码如下:
fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data importtensorflowastf mnist=input_data.read_data_sets("MNSIT_data/",one_hot=True) sess=tf.InteractiveSession() #In[2]: #由于W和b在各层中均要用到,先定义乘函数。 #tf.truncated_normal:截断正态分布,即限制范围的正态分布 defweight_variable(shape): initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) returntf.Variable(initial) #In[7]: #bias初始化值0.1. defbias_variable(shape): initial=tf.constant(0.1,shape=shape) returntf.Variable(initial) #In[12]: #tf.nn.conv2d:二维的卷积 #conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None) #filter:A4-Dtensorofshape #`[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]` #strides:步长,都是1表示所有点都不会被遗漏。1-D4值,表示每歌dim的移动步长。 #padding:边界的处理方式,“SAME"、"VALID”可选 defconv2d(x,W): returntf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #tf.nn.max_pool:最大值池化函数,即求2*2区域的最大值,保留最显著的特征。 #max_pool(value,ksize,strides,padding,data_format="NHWC",name=None) #ksize:池化窗口的尺寸 #strides:[1,2,2,1]表示横竖方向步长为2 defmax_pool_2x2(x): returntf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) #tf.reshape:tensor的变形函数。 #-1:样本数量不固定 #28,28:新形状的shape #1:颜色通道数 x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) #卷积层包含三部分:卷积计算、激活、池化 #[5,5,1,32]表示卷积核的尺寸为5×5,颜色通道为1,有32个卷积核 W_conv1=weight_variable([5,5,1,32]) b_conv1=bias_variable([32]) h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1) h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1) W_conv2=weight_variable([5,5,32,64]) b_conv2=bias_variable([64]) h_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2) h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2) #经过2次2×2的池化后,图像的尺寸变为7×7,第二个卷积层有64个卷积核,生成64类特征,因此,卷积最后输出为7×7×64. #tensor进入全连接层之前,先将64张二维图像变形为1维图像,便于计算。 W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024]) b_fc1=bias_variable([1024]) h_pool2_flat=tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64]) h_fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1) #对全连接层做dropot keep_prob=tf.placeholder(tf.float32) h_fc1_dropout=tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob) #又一个全连接后foftmax分类 W_fc2=weight_variable([1024,10]) b_fc2=bias_variable([10]) y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_dropout,W_fc2)+b_fc2) cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv),reduction_indices=[1])) #AdamOptimizer:Adam优化函数 train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_,1),tf.argmax(y_conv,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) #训练,并且每100个batch计算一次精度 tf.global_variables_initializer().run() foriinrange(20000): batch=mnist.train.next_batch(50) ifi%100==0: train_accuracy=accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0}) print("step%d,trainingaccuracy%g"%(i,train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5}) #在测试集上测试 print("testaccuracy%g"%accuracy.eval(feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}))
注意的是书上开始运行的代码是tf.global_variables_initializer().run(),但是在敲到代码中就会报错,也不知道为什么,可能是因为版本的问题吧,上网搜了一下,改为sess.run(tf.initialiaze_all_variables)即可。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持毛票票。