mnist手写体识别

下载数据集 download.py

# coding:utf-8
# 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块。这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 从MNIST_data/中读取MNIST数据。这条语句在数据不存在时，会自动执行下载
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 查看训练数据的大小
print(mnist.train.images.shape)  # (55000, 784)
print(mnist.train.labels.shape)  # (55000, 10)

# 查看验证数据的大小
print(mnist.validation.images.shape)  # (5000, 784)
print(mnist.validation.labels.shape)  # (5000, 10)

# 查看测试数据的大小
print(mnist.test.images.shape)  # (10000, 784)
print(mnist.test.labels.shape)  # (10000, 10)

# 打印出第0幅图片的向量表示
print(mnist.train.images[0, :])

将数组保存成图片 save_pic.py

#coding: utf-8
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import scipy.misc
import os

# 读取MNIST数据集。如果不存在会事先下载。
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下
# 如果没有这个文件夹会自动创建
save_dir = 'MNIST_data/raw/'
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)




# 保存前20张图片
# for i in range(20):
    # 请注意，mnist.train.images[i, :]就表示第i张图片（序号从0开始）
    image_array = mnist.train.images[i, :]
    # TensorFlow中的MNIST图片是一个784维的向量，我们重新把它还原为28x28维的图像。
    image_array = image_array.reshape(28, 28)
    # 保存文件的格式为 mnist_train_0.jpg, mnist_train_1.jpg, ... ,mnist_train_19.jpg
    filename = save_dir + 'mnist_train_%d.jpg' % i
    # 将image_array保存为图片
    # 先用scipy.misc.toimage转换为图像，再调用save直接保存。
    scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=1.0).save(filename)

print('Please check: %s ' % save_dir)

显示one-hot的label
label.py

# coding: utf-8
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
# 读取mnist数据集。如果不存在会事先下载。
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)


# 看前20张训练图片的label
for i in range(20):
    # 得到one-hot表示，形如(0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
    one_hot_label = mnist.train.labels[i, :]
    # 通过np.argmax我们可以直接获得原始的label
    # 因为只有1位为1，其他都是0
    label = np.argmax(one_hot_label)
    print('mnist_train_%d.jpg label: %d' % (i, label))

使用卷积神经网络的方式进行训练

# coding: utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data



# 定义权值变量
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

# 定义偏置值
def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

# 卷积
def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

# 最大池化
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                          strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')


if __name__ == '__main__':
    # 读入数据
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    # x为训练图像的占位符、y_为训练图像标签的占位符
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

    # 将单张图片从784维向量重新还原为28x28的矩阵图片
    x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

    # 第一层卷积层
    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)

    # 第二层卷积层
    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)

    # 全连接层，输出为1024维的向量
    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)
    # 使用Dropout，keep_prob是一个占位符，训练时为0.5，测试时为1
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

    # 把1024维的向量转换成10维，对应10个类别
    W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
    b_fc2 = bias_variable([10])
    y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2

    # 我们不采用先Softmax再计算交叉熵的方法，而是直接用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits直接计算
    cross_entropy = tf.reduce_mean(
        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
    # 同样定义train_step
    train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

    # 定义测试的准确率
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

    # 创建Session和变量初始化
    sess = tf.InteractiveSession()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 训练20000步
    for i in range(20000):
        batch = mnist.train.next_batch(50)
        # 每100步报告一次在验证集上的准确度
        if i % 100 == 0:
            train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
                x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
            print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
        train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

    # 训练结束后报告在测试集上的准确度
    print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
        x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

使用机器学习的方式进行训练

# coding:utf-8
# 导入tensorflow。
# 这句import tensorflow as tf是导入TensorFlow约定俗成的做法，请大家记住。
import tensorflow as tf
# 导入MNIST教学的模块
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 与之前一样，读入MNIST数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 创建x，x是一个占位符（placeholder），代表待识别的图片
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

# W是Softmax模型的参数，将一个784维的输入转换为一个10维的输出
# 在TensorFlow中，变量的参数用tf.Variable表示
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
# b是又一个Softmax模型的参数，我们一般叫做“偏置项”（bias）。
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# y=softmax(Wx + b)，y表示模型的输出
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# y_是实际的图像标签，同样以占位符表示。
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 至此，我们得到了两个重要的Tensor：y和y_。
# y是模型的输出，y_是实际的图像标签，不要忘了y_是独热表示的
# 下面我们就会根据y和y_构造损失

# 根据y, y_构造交叉熵损失
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y)))

# 有了损失，我们就可以用随机梯度下降针对模型的参数（W和b）进行优化
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

# 创建一个Session。只有在Session中才能运行优化步骤train_step。
sess = tf.InteractiveSession()
# 运行之前必须要初始化所有变量，分配内存。
tf.global_variables_initializer().run()
print('start training...')

# 进行1000步梯度下降
for _ in range(1000):
    # 在mnist.train中取100个训练数据
    # batch_xs是形状为(100, 784)的图像数据，batch_ys是形如(100, 10)的实际标签
    # batch_xs, batch_ys对应着两个占位符x和y_
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    # 在Session中运行train_step，运行时要传入占位符的值
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 正确的预测结果
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# 计算预测准确率，它们都是Tensor
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 在Session中运行Tensor可以得到Tensor的值
# 这里是获取最终模型的正确率
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))  # 0.9185

来源：CSDN

作者：code_fighter

链接：https://blog.csdn.net/code_fighter/article/details/80810943