深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

Posted 2021-06-22 K同学啊

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一、前期工作
二、构建CNN网络模型
三、编译模型
四、训练模型
五、预测
六、知识点详解

我的环境：

语言环境：Python3.6.5
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2

来自专栏：【深度学习100例】

一、前期工作

1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")

2. 导入数据

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()

3. 归一化

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape
"""
输出：((60000, 28, 28), (10000, 28, 28), (60000,), (10000,))
"""

4. 可视化图片

plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(20):
    plt.subplot(5,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(train_labels[i])
plt.show()

在这里插入图片描述

5. 调整图片格式

#调整数据到我们需要的格式
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape
"""
输出：((60000, 28, 28, 1), (10000, 28, 28, 1), (60000,), (10000,))
"""

二、构建CNN网络模型

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),#卷积层1，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层1，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  #卷积层2，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层2，2*2采样
    
    layers.Flatten(),                              #Flatten层，连接卷积层与全连接层
    layers.Dense(64, activation='relu'),		   #全连接层，特征进一步提取
    layers.Dense(10)                               #输出层，输出预期结果
])
# 打印网络结构
model.summary()

在这里插入图片描述

三、编译模型

"""
这里设置优化器、损失函数以及metrics
这三者具体介绍可参考我的博客：
https://blog.csdn.net/qq_38251616/category_10258234.html
"""
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

四、训练模型

"""
这里设置输入训练数据集（图片及标签）、验证数据集（图片及标签）以及迭代次数epochs
关于model.fit()函数的具体介绍可参考我的博客：
https://blog.csdn.net/qq_38251616/category_10258234.html
"""
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

在这里插入图片描述

五、预测

通过下面的网络结构我们可以简单理解为，输入一张图片，将会得到一组数，这组代表这张图片上的数字为0~9中每一个数字的几率，out数字越大可能性越大。
在这里插入图片描述

plt.imshow(test_images[1])

在这里插入图片描述
输出测试集中第一张图片的预测结果

pre = model.predict(test_images)
pre[1]

在这里插入图片描述

六、知识点详解

本文使用的是最简单的CNN模型- -LeNet-5，如果是第一次接触深度学习的话，可以先试着把代码跑通，然后再尝试去理解其中的代码。

1. MNIST手写数字数据集介绍

MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集获取的网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/（下载后需解压）。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()这行代码直接调用，这样就比较简单

MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28，数据集样本如下：

在这里插入图片描述