概述
一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下
# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) # 以交互式方式启动session # 如果不使用交互式session,则在启动session前必须 # 构建整个计算图,才能启动该计算图 sess = tf.InteractiveSession() """构建计算图""" # 通过占位符来为输入图像和目标输出类别创建节点 # shape参数是可选的,有了它tensorflow可以自动捕获维度不一致导致的错误 x = tf.placeholder("float",shape=[None,784]) # 原始输入 y_ = tf.placeholder("float",10]) # 目标值 # 为了不在建立模型的时候反复做初始化操作, # 我们定义两个函数用于初始化 def weight_variable(shape): # 截尾正态分布,stddev是正态分布的标准偏差 initial = tf.truncated_normal(shape=shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1,shape=shape) return tf.Variable(initial) # 卷积核池化,步长为1,0边距 def conv2d(x,W): return tf.nn.Conv2d(x,W,strides=[1,1,1],padding='SAME') def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,padding='SAME') """第一层卷积""" # 由一个卷积和一个最大池化组成。滤波器5x5中算出32个特征,是因为使用32个滤波器进行卷积 # 卷积的权重张量形状是[5,5,32],1是输入通道的个数,32是输出通道个数 W_conv1 = weight_variable([5,32]) # 每一个输出通道都有一个偏置量 b_conv1 = bias_variable([32]) # 位了使用卷积,必须将输入转换成4维向量,2、3维表示图片的宽、高 # 最后一维表示图片的颜色通道(因为是灰度图像所以通道数维1,RGB图像通道数为3) x_image = tf.reshape(x,[-1,28,1]) # 第一层的卷积结果,使用Relu作为激活函数 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)) # 第一层卷积后的池化结果 h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) """第二层卷积""" W_conv2 = weight_variable([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""" # 图片尺寸减小到7*7,加入一个有1024个神经元的全连接层 W_fc1 = weight_variable([7*7*64,1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) # 将最后的池化层输出张量reshape成一维向量 h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,7*7*64]) # 全连接层的输出 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1) + b_fc1) """使用Dropout减少过拟合""" # 使用placeholder占位符来表示神经元的输出在dropout中保持不变的概率 # 在训练的过程中启用dropout,在测试过程中关闭dropout keep_prob = tf.placeholder("float") h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob) """输出层""" W_fc2 = weight_variable([1024,10]) b_fc2 = bias_variable([10]) # 模型预测输出 y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2) + b_fc2) # 交叉熵损失 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv)) # 模型训练,使用AdamOptimizer来做梯度最速下降 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 正确预测,得到True或False的List correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_,1),tf.argmax(y_conv,1)) # 将布尔值转化成浮点数,取平均值作为精确度 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float")) # 在session中先初始化变量才能在session中调用 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 迭代优化模型 for i in range(2000): # 每次取50个样本进行训练 batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(Feed_dict={ x: batch[0],y_: batch[1],keep_prob: 1.0}) # 模型中间不使用dropout print("step %d,training accuracy %g" % (i,train_accuracy)) train_step.run(Feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob: 0.5}) print("test accuracy %g" % accuracy.eval(Feed_dict={ x: mnist.test.images,y_: mnist.test.labels,keep_prob: 1.0}))
做了2000次迭代,在测试集上的识别精度能够到0.9772……
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。
总结
以上是编程之家为你收集整理的python tensorflow基于cnn实现手写数字识别全部内容,希望文章能够帮你解决python tensorflow基于cnn实现手写数字识别所遇到的程序开发问题。
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