Tensorflow MINIST手寫體識別

2021-09-01 12:24:49 字數 3039 閱讀 4552

1:設計演算法來訓練模型

對於處理這種多分類任務,通常用softmax regression。工作原理就是對每一種類別估計乙個概率,然後取概率最大的類別作為模型的輸出結果。

2:定義乙個loss function來描述模型對問題的分類精度

對多分類問題通常用cross-entropy作為loss function。loss越小,代表與模型的分類結果與真實值的偏差越小,訓練的目的就是不斷減小loss,直到達到乙個全域性最優或區域性最優解。

3:定義乙個優化演算法即可開始訓練

採用最常見的隨機梯度下降sgd(stochastic gradient descent),定義好後tensorflow會自動求導並根據反向傳播進行訓練,在每輪迭代時更新引數來減小loss。

4:全域性初始化

5:迭代的執行訓練

隨機選一部分樣本feed給placeholder,稱為隨機梯度下降。大多數情況下,這比全樣本訓練的收斂速度快很多。

6:對準確率進行評測

對比**概率最大的和真實樣本類別,相同為true,不同為false。然後由bool值轉換為float值再求平均即為準確率。

# -*- coding: utf-8 -*-

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

import tensorflow as tf

mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data/", one_hot=true)

#1定義函式

def weight_variable(shape):

initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)

return tf.variable(initial)

def bias_variable(shape):

initial = tf.constant(0.1,shape=shape)

return tf.variable(initial)

def conv2d(x,w):

return tf.nn.conv2d(x,w,strides=[1,1,1,1],padding='same')

def max_pool_2x2(x):

return tf.nn.max_pool(x,ksize = [1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='same')

#2定義輸入輸出,佔位符

x = tf.placeholder("float", shape=[none, 28*28])

y_ = tf.placeholder("float", shape=[none, 10])

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])#重置成28*28*1

#3搭建網路,定義演算法

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)#28*28*32

h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)#14*14*32

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)#14*14*64

h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) #7*7*64

w_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024])

b_fc1 = bias_variable([1024])

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])#重置成1行

f_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,w_fc1)+b_fc1)#1*1*1024

h_fc1_drop = tf.nn.dropout(f_fc1,keep_prob)

w_fc2 = weight_variable([1024,10])

b_fc2 = bias_variable([10])

y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,w_fc2)+b_fc2)#1*1*10

#4優化:用adam

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))

train_step = tf.train.adamoptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

#5正確率,初始化所有變數

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

sess = tf.interactivesession()

sess.run(tf.initialize_all_variables())

#6訓練

for i in range(2000):

batch = mnist.train.next_batch(50)

if i%100 == 0:

train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict=)

print ("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy) )

train_step.run(feed_dict=)

print( "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict=))

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