TensorFlow教程05：MNIST深度学习初探

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TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。

在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。

这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看新手指南.

安装

在创建模型之前，我们会先加载MNIST数据集，然后启动一个TensorFlow的session。

加载MNIST数据

为了方便起见，我们已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个‘MNIST_data‘的目录来存储数据。

<span style="font-size:14px;">import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)</span>

这里，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。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面我们将会用到。

运行TensorFlow的InteractiveSession

Tensorflow依赖于一个高效的C++后端来进行计算。与后端的这个连接叫做session。一般而言，使用TensorFlow程序的流程是先创建一个图，然后在session中启动它。

这里，我们使用更加方便的InteractiveSession类。通过它，你可以更加灵活地构建你的代码。它能让你在运行图的时候，插入一些计算图，这些计算图是由某些操作(operations)构成的。这对于工作在交互式环境中的人们来说非常便利，比如使用IPython。如果你没有使用InteractiveSession，那么你需要在启动session之前构建整个计算图，然后启动该计算图。

<span style="font-size:14px;">import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()</span>

为了在Python中进行高效的数值计算，我们通常会使用像NumPy一类的库，将一些诸如矩阵乘法的耗时操作在Python环境的外部来计算，这些计算通常会通过其它语言并用更为高效的代码来实现。

但遗憾的是，每一个操作切换回Python环境时仍需要不小的开销。如果你想在GPU或者分布式环境中计算时，这一开销更加可怖，这一开销主要可能是用来进行数据迁移。

TensorFlow也是在Python外部完成其主要工作，但是进行了改进以避免这种开销。其并没有采用在Python外部独立运行某个耗时操作的方式，而是先让我们描述一个交互操作图，然后完全将其运行在Python外部。这与Theano或Torch的做法类似。

因此Python代码的目的是用来构建这个可以在外部运行的计算图，以及安排计算图的哪一部分应该被运行。详情请查看基本用法中的计算图表一节。

构建Softmax 回归模型

在这一节中我们将建立一个拥有一个线性层的softmax回归模型。在下一节，我们会将其扩展为一个拥有多层卷积网络的softmax回归模型。

占位符

我们通过为输入图像和目标输出类别创建节点，来开始构建计算图。

<span style="font-size:14px;">x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])</span>

这里的x和y并不是特定的值，相反，他们都只是一个占位符，可以在TensorFlow运行某一计算时根据该占位符输入具体的值。

输入图片x是一个2维的浮点数张量。这里，分配给它的shape为[None, 784]，其中784是一张展平的MNIST图片的维度。None表示其值大小不定，在这里作为第一个维度值，用以指代batch的大小，意即x的数量不定。输出类别值y_也是一个2维张量，其中每一行为一个10维的one-hot向量,用于代表对应某一MNIST图片的类别。

虽然placeholder的shape参数是可选的，但有了它，TensorFlow能够自动捕捉因数据维度不一致导致的错误。

变量

<span style="font-size:14px;">W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))</span>

我们在调用tf.Variable的时候传入初始值。在这个例子里，我们把W和b都初始化为零向量。W是一个784x10的矩阵（因为我们有784个特征和10个输出值）。b是一个10维的向量（因为我们有10个分类）。

变量需要通过seesion初始化后，才能在session中使用。这一初始化步骤为，为初始值指定具体值（本例当中是全为零），并将其分配给每个变量,可以一次性为所有变量完成此操作。

<span style="font-size:14px;">sess.run(tf.initialize_all_variables())</span>

类别预测与损失函数

<span style="font-size:14px;">y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)</span>

<span style="font-size:14px;">cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))</span>

我们已经定义好模型和训练用的损失函数，那么用TensorFlow进行训练就很简单了。因为TensorFlow知道整个计算图，它可以使用自动微分法找到对于各个变量的损失的梯度值。TensorFlow有大量内置的优化算法 这个例子中，我们用最速下降法让交叉熵下降，步长为0.01.

<span style="font-size:14px;">train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)</span>

这一行代码实际上是用来往计算图上添加一个新操作，其中包括计算梯度，计算每个参数的步长变化，并且计算出新的参数值。

返回的train_step操作对象，在运行时会使用梯度下降来更新参数。因此，整个模型的训练可以通过反复地运行train_step来完成。

<span style="font-size:14px;">for i in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
</span>

注意，在计算图中，你可以用feed_dict来替代任何张量，并不仅限于替换占位符。

评估模型

那么我们的模型性能如何呢？

首先让我们找出那些预测正确的标签。tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。

<span style="font-size:14px;">correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))</span>

<span style="font-size:14px;">accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))</span>

<span style="font-size:14px;">print accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})</span>

构建一个多层卷积网络

在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。

<span style="font-size:14px;">def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)</span>

卷积和池化

<span style="font-size:14px;">def conv2d(x, W):
  return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
  return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
</span>

<span style="font-size:14px;">W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])</span>

<span style="font-size:14px;">x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])</span>

<span style="font-size:14px;">h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)</span>

<span style="font-size:14px;">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)
</span>

<span style="font-size:14px;">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)
</span>

Dropout

<span style="font-size:14px;">keep_prob = tf.placeholder("float")
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)</span>

<span style="font-size:14px;">W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)</span>

<span style="font-size:14px;">cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
  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})
    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})
</span>

TensorFlow教程05：MNIST深度学习初探

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原文地址：http://blog.csdn.net/wang_junjie/article/details/51326926