MNIST手寫數字識別——CNN
參考:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html
網上已經有很多相關內容的部落格、資料,有很多也寫得挺好的,我也是參考別人的,這裡就不再寫原理上的東西了。附一下我做實驗的程式碼,簡單記錄一下遇到的問題。
實驗環境:spyder + python + tensorflow
程式碼:
import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True, validation_size=0) # 下載並載入mnist資料 print("mnist訓練集大小:", len(mnist.train.images)) print("mnist測試集大小:", len(mnist.test.images)) x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name="x") # 輸入的資料佔位符 y_actual = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name="y_actual") # 輸入的標籤佔位符 # 定義一個函式,用於初始化所有的權值 W def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) # 定義一個函式,用於初始化所有的偏置項 b def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) # 定義一個函式,用於構建卷積層 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # 定義一個函式,用於構建池化層 def max_pool(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 構建網路 x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 轉換輸入資料shape,以便於用於網路中 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) # 第一個卷積層 h_pool1 = max_pool(h_conv1) # 第一個池化層 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) # 第二個卷積層 h_pool2 = max_pool(h_conv2) # 第二個池化層 W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) # reshape成向量 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 第一個全連線層 keep_prob = tf.placeholder("float", name="keep_prob") h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # dropout層 W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_predict = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2, name="y_predict") # softmax層 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_actual * tf.log(y_predict),name = "cross_entropy") # 交叉熵 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-3).minimize(cross_entropy) # 梯度下降法 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_predict, 1), tf.argmax(y_actual, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) # 精確度計算 sess = tf.InteractiveSession() sess.run(tf.global_variables_initializer()) print("開始訓練:") for i in range(3000): batch = mnist.train.next_batch(20) if i % 500 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob:1.0}) print('step', i, 'train_accuracy', train_accuracy) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("訓練結束") print("開始測試:") test_accuracy = 0.0 for i in range(100): batch = mnist.test.next_batch(100) test_accuracy_i = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_actual:batch[1], keep_prob:1.0}) test_accuracy += test_accuracy_i if (i+1) % 20 == 0: print('step', i+1, 'test accuracy: ', test_accuracy_i) print("訓練集準確度: ", test_accuracy/100) print("測試結束") sess.close()
實驗結果:
在訓練的時候,講batch size改為50再訓練一次。
修改訓練部分的程式碼:
print("開始訓練") for i in range(1200): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 500 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob:1.0}) print('step', i, 'train_accuracy', train_accuracy) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("訓練結束")
執行結果:
- 問題1:
執行的 時候,CPU幾乎滿負荷的在跑!!剛開始用測試集進行測試的時候,像其他部落格一樣,我把整個測試集一次性都傳進去進行測試,然後,電腦就宕機了,還一測一個死,不強制關機都不行T_T(應該是效能太差了,CPU和記憶體資源支援不了規模大一點的計算T_T)
然後我就把測試集也分成幾個小的batch去進行測試,然後結果很快就跑出來了~
感覺有必要倒騰一下,弄個GPU版的了~
- 問題2
我本來想把訓練好的模型儲存下來,下次測試的時候只需要匯入模型就可以了。程式碼是寫了,但是實測結果發現好像不太對。這裡就先不附程式碼了,後續跟進~
- 問題3
剛開始也覺得迷惑,為什麼這個網路經過卷積操作之後,feature map的大小竟然不減小?後來才get到,因為在卷積的時候我們選擇了引數SAME,指明瞭卷積後尺寸不變(通過填充和裁剪實現)。然後突然想起《數字影象處理》3.4.2中也提到過,看過就能大概明白了(如下圖)。所以在這個CNN模型中,feature map的size只有在池化層的時候發生變化,28*28經過第一次池化後大小為14*14,經過第二次池化後大小為7*7~
- 問題4
感覺跑出來的正確率好像,有點......低啊,好像別人都有99%~
我發現我訓練的時候,每個訓練樣本都只用了一次~而其他的一些部落格,會將一個樣本反覆用來多訓練幾遍~
比如,這篇https://blog.csdn.net/chenhaifeng2016/article/details/62221544博文,其訓練部分程式碼和實驗結果如下:
然後我也嘗試了一下,多訓練幾次,精確度也提提升到了將近99%~
修改程式碼:
print("開始訓練:")
for i in range(10000):
batch = mnist.train.next_batch(20)
if i % 1000 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob:1.0})
print('step', i, 'train_accuracy', train_accuracy)
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_actual: batch[1], keep_prob: 0.5})
print("訓練結束")
執行結果