BP神经网络+TensorFlow做图片识别
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了BP神经网络+TensorFlow做图片识别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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前言:这是一篇基于tensorflow框架,创建的只有一层隐藏层的BP神经网络,做的图片识别,内容也比较简单,全当是自己的学习笔记了。
1、加载MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集,也是Google做图片识别的经典数据集。MNIST数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1d9ty82 密码: jcam
2、运行TensorFlow框架
import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init)
TensorFlow框架与后端的连接叫做session,也就是说我们用session启动TensorFlow框架(详情就要自己深入了解了)
3、预定义输入值X,真实值Y
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
X,Y现由占位符表示,可以在TensorFlow运行某一计算时,根据该占位符输入的具体的值而进行计算;
tf.float32 是存储的类型;shape=[None, 784]是数据维度大小——因为MNIST数据集中每一张图片大小都是28*28的,计算时候是将28*28的二维数据转换成一个一维的、长度为784的新向量。None表示其值大小不定,意即选中的X、Y的数量暂时不定
4、创建BP神经网络
""" 用随机数列生成的方式,创建含一个隐藏层的神经网络。(784,300,10) """ #truncated_normal:选取位于正态分布均值=0.1附近的随机值 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784,300],stddev=0.1)) w2 = tf.Variable(tf.zeros([300,10])) b1 = tf.Variable(tf.zeros([300])) b2 = tf.Variable(tf.zeros([10])) #relu、softmax都为激活函数 L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X,w1)+b1) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(L1,w2)+b2)
BP神经网络输入层有784个神经元、隐藏层300个神经元、输出层10个神经元。初始化各级权重w1、w2;各级偏置值b1、b2——都是采用随机数列生成的方式。定义隐藏层、输出层的计算方式以及各自的激活函数。
5、计算误差并用梯度下降法优化权重
#结果存放在一个布尔型列表中 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(Y,1)) #求准确率 accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
误差也叫损失函数、代价函数。TensorFlow中有大量内置的优化算法,这里我们选用最简单的GradientDescentOptimizer优化器让交叉熵下降,步长为定为0.5
6、计算准确率
#结果存放在一个布尔型列表中 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(Y,1)) #求准确率 accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
tf.argmax()函数:是返回对象在某一维上的其数据最大值所对应的索引值,由于这里的标签向量都是由0,1组成,因此最大值1所在的索引位置就是对应的类别标签
tf.argmax(y,1)返回的是对于任一输入x预测到的标签值,tf.argmax(Y,1)代表正确的标签值
correct_prediction 这里是返回一个布尔数组。为了计算我们分类的准确率,我们将布尔值转换为浮点数来代表对与错,然后取平均值。例如:[True, False, True, True]变为[1,0,1,1],计算出准确率就为0.75
7、其他说明
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) sess.run(train_step,feed_dict=({X:batch_xs,Y:batch_ys})) acc = sess.run(accuracy,feed_dict={X:mnist.test.images,Y:mnist.test.labels})
batch_xs与batch_ys:是从MNIST数据集中按批次数取得的:数据项与标签项
feed_dict=({X:batch_xs,Y:batch_ys}语句:是将batch_xs、batch_ys代表的值传入X、Y
源码与效果展示
# -*- coding:utf-8 -*- # -*- author:zzZ_CMing # -*- 2018/01/23;21:49 # -*- python3.5 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #读取MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #设置每个批次的大小 batch_size = 500 #计算一共有多少个批次(地板除) n_batch = mnist.train.num_examples//batch_size #预定义输入值X、输出真实值Y placeholder为占位符 X = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) Y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) """ 用随机数列生成的方式,创建含一个隐藏层的神经网络。(784,300,10) """ #truncated_normal:选取位于正态分布均值=0.1附近的随机值 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784,300],stddev=0.1)) w2 = tf.Variable(tf.zeros([300,10])) b1 = tf.Variable(tf.zeros([300])) b2 = tf.Variable(tf.zeros([10])) #relu、softmax都为激活函数 L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X,w1)+b1) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(L1,w2)+b2) #二次代价函数:预测值与真实值的误差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(Y - y)) #梯度下降法:选用GradientDescentOptimizer优化器,学习率为0.5 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss) #结果存放在一个布尔型列表中 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(Y,1)) #求准确率 accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) #初始化变量,激活tf框架 init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) for i in range(21): for batch in range(n_batch): batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) sess.run(train_step,feed_dict=({X:batch_xs,Y:batch_ys})) acc = sess.run(accuracy,feed_dict={X:mnist.test.images,Y:mnist.test.labels}) print("Iter " + str(i)+",Testing Accuracy "+str(acc))
效果展示:
迭代10次的准确率就已经到90.85%,对于现在的技术来说,这个准确率还是比较低的。CNN卷积神经网络对于更为复杂的图片识别准确率都已经能达到98%以上,所以自己的学习之路还得百尺竿头更进一步
程序运行起来比较慢,大家全当学习了
推荐自己写的另一篇手写数字识别:
《人工智能1:KNN算法,实现手写数字识别(附源码)》
链接:http://blog.csdn.net/zzz_cming/article/details/78938107
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