Tensorflow 深度学习
感知机
Rosenblatt在1957年，于Cornell航空实验室时所发明的一种人工神经网络
有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出
应用：
- 很容易解决与、或问题
感知机与逻辑回归的联系与区别
神经网络的发展
定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一
种模仿生物神经网络的结构和功能的计算模型，用于对函数进行估计或近似。
神经网络的种类：
基础神经网络：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络等
进阶神经网络：玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机，递归神经网络等
深度神经网络：深度置信网络，卷积神经网络，循环神经网络，LSTM网络等
神经网络的特点
-
输入向量的维度和输入神经元的个数相同
-
每个连接都有个权值
-
同一层神经元之间没有连接
-
由输入层，隐层，输出层组成
-
第N层与第N-1层的所有神经元连接，也叫全连接
神经网络的组成
结构（Architecture）例如，神经网络中权重，神经元等等
激励函数（Activity Rule）
学习规则（Learning Rule）学习规则指定了网络中的权重如何随着时间推进而调整。（反向传播算法）
在使用tensorflow时候，tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的。
下面是对三个模块的简述：
（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。
（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，对tf.nn的进一步封装。
（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的 网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包不稳定以及一些实验代码。
浅层人工神经网络模型
1、SoftMax回归
2、损失计算API
3、其他方法API介绍
Mnist数据集神经网络分析
one-hot编码分析
one-hotAPI介绍
获取数据
-
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
-
mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)
SoftMax回归
1、全连接-从输入直接到输出
特征加权：
tf.matmul(a, b,name=None)+bias
-
return:全连接结果，供交叉损失运算
-
不需要激活函数（因为是最后的输出）
想一想线性回归的损失函数，那么如何去衡量神经网络的损失？
2、SoftMax计算、交叉熵
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=None,logits=None,name=None)，计算logits和labels之间的交叉损失熵
-
labels:标签值（真实值）
-
logits：样本加权之后的值
-
return:返回损失值列表
损失值列表平均值计算
-
tf.reduce_mean(input_tensor)计算张量的尺寸的元素平均值
其他方法-损失下降API
tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) 梯度下降优化
-
learning_rate:学习率，一般为
-
minimize(loss):最小化损失
-
return:梯度下降op
准确性计算
-
1、equal_list = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_label, 1))
-
2、accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32))
Mnist数据集神经网络实现流程
1、准备数据
2、全连接结果计算
3、损失优化
4、模型评估（计算准确性）
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_integer("is_train", 1, "是训练还是预测")
def cifar():
mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist/input_data', one_hot=True)
print(mnist.train.next_batch(10))
# 1. 创建数据的占位符, x--> [None, 784], y_true [None, 10]
with tf.variable_scope('data'):
# x->特征值
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# y->目标值
y_true = tf.placeholder(tf.int8, [None, 10])
# 2. 建立一个全连接的神经网络 w [785, 10], b: [10]
with tf.variable_scope('fc_model'):
weight = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[784, 10], mean=0.0, stddev=1.0), name='w')
bias = tf.Variable(tf.constant(value=0.0, shape=[10]))
y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias
# 3. 求出所有样本的损失, 然后求平均值
with tf.variable_scope('soft_cross'):
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_predict))
# 4. 梯度下降优化损失
with tf.variable_scope('optimizer'):
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(loss)
# 5. 计算准确率
with tf.variable_scope('acc'):
equal_list = tf.equal(tf.argmax(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32))
# 收集变量 单个数字值收集
tf.summary.scalar("losses", loss)
tf.summary.scalar("acc", accuracy)
# 高纬度变量收集
tf.summary.histogram("weightes", weight)
tf.summary.histogram("biases", bias)
# 定义一个初始化变量的op
init_op = tf.global_variables_initializer()
# 定义一个合并变量de op
merged = tf.summary.merge_all()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
file_writer = tf.summary.FileWriter('./tmp/summary/test/', graph=sess.graph)
if FLAGS.is_train == 1:
for i in range(5000):
mnist_x, mnist_y = mnist.train.next_batch(50)
sess.run(train_op, feed_dict={x:mnist_x, y_true:mnist_y})
summary = sess.run(merged, feed_dict={x:mnist_x, y_true:mnist_y})
file_writer.add_summary(summary, i)
print("训练第%d步,准确率为:%f" % (i, sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist_x, y_true: mnist_y})))
saver.save(sess, './tmp/xingyeah_model')
else:
saver.restore(sess, './tmp/xingyeah_model')
for i in range(100):
x_test, y_test = mnist.test.next_batch(50)
print("第i张图片%d：目标值：%d，预测结果: %d" % (
i,
tf.argmax(y_test, 1).eval()[0],
tf.argmax(sess.run(y_predict, feed_dict={x: x_test, y_true: y_test}), 1).eval()[0]
))
if __name__ == '__main__':
cifar()
训练模型
python day6.py --is_train=1
"C:\Program Files\Python36\python.exe" D:/数据分析/机器学习/day6/3-代码/day6.py Extracting ./data/mnist/input_data\train-images-idx3-ubyte.gz Extracting ./data/mnist/input_data\train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting ./data/mnist/input_data\t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting ./data/mnist/input_data\t10k-labels-idx1-ubyte.gz (array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32), array([[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.], [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]])) 2020-01-26 11:56:09.530994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2020-01-26 11:56:09.530994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2020-01-26 11:56:09.531994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2020-01-26 11:56:09.531994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2020-01-26 11:56:09.531994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2020-01-26 11:56:09.532994: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 训练第0步,准确率为:0.100000 训练第1步,准确率为:0.060000 训练第2步,准确率为:0.080000 训练第3步,准确率为:0.100000 训练第4步,准确率为:0.100000 训练第5步,准确率为:0.060000 训练第6步,准确率为:0.120000 训练第7步,准确率为:0.160000 训练第8步,准确率为:0.120000 训练第9步,准确率为:0.140000 训练第10步,准确率为:0.080000 训练第11步,准确率为:0.120000 训练第12步,准确率为:0.100000 训练第13步,准确率为:0.160000 训练第14步,准确率为:0.160000 训练第15步,准确率为:0.100000 训练第16步,准确率为:0.100000 训练第17步,准确率为:0.100000 训练第18步,准确率为:0.140000 训练第19步,准确率为:0.300000 训练第20步,准确率为:0.060000 训练第21步,准确率为:0.120000 训练第22步,准确率为:0.080000 训练第23步,准确率为:0.200000 训练第24步,准确率为:0.120000 训练第25步,准确率为:0.120000 训练第26步,准确率为:0.120000 训练第27步,准确率为:0.200000 训练第28步,准确率为:0.120000 训练第29步,准确率为:0.260000 训练第30步,准确率为:0.120000 训练第31步,准确率为:0.200000 训练第32步,准确率为:0.200000 训练第33步,准确率为:0.140000 训练第34步,准确率为:0.160000 训练第35步,准确率为:0.160000 训练第36步,准确率为:0.200000 训练第37步,准确率为:0.200000 训练第38步,准确率为:0.200000 训练第39步,准确率为:0.260000 训练第40步,准确率为:0.140000 训练第41步,准确率为:0.220000 训练第42步,准确率为:0.200000 训练第43步,准确率为:0.260000 训练第44步,准确率为:0.200000 训练第45步,准确率为:0.280000 训练第46步,准确率为:0.360000 训练第47步,准确率为:0.180000 训练第48步,准确率为:0.200000 训练第49步,准确率为:0.220000 训练第50步,准确率为:0.220000 训练第51步,准确率为:0.280000 训练第52步,准确率为:0.120000 训练第53步,准确率为:0.400000 训练第54步,准确率为:0.340000 训练第55步,准确率为:0.320000 训练第56步,准确率为:0.360000 训练第57步,准确率为:0.180000 训练第58步,准确率为:0.360000 训练第59步,准确率为:0.340000 训练第60步,准确率为:0.240000 训练第61步,准确率为:0.400000 训练第62步,准确率为:0.320000 训练第63步,准确率为:0.380000 训练第64步,准确率为:0.280000 训练第65步,准确率为:0.340000 训练第66步,准确率为:0.340000 训练第67步,准确率为:0.200000 训练第68步,准确率为:0.320000 训练第69步,准确率为:0.360000 训练第70步,准确率为:0.300000 训练第71步,准确率为:0.420000 训练第72步,准确率为:0.360000 训练第73步,准确率为:0.320000 训练第74步,准确率为:0.440000 训练第75步,准确率为:0.320000 训练第76步,准确率为:0.340000 训练第77步,准确率为:0.240000 训练第78步,准确率为:0.400000 训练第79步,准确率为:0.320000 训练第80步,准确率为:0.420000 训练第81步,准确率为:0.460000 训练第82步,准确率为:0.340000 训练第83步,准确率为:0.300000 训练第84步,准确率为:0.440000 训练第85步,准确率为:0.380000 训练第86步,准确率为:0.320000 训练第87步,准确率为:0.360000 训练第88步,准确率为:0.360000 训练第89步,准确率为:0.400000 训练第90步,准确率为:0.360000 训练第91步,准确率为:0.520000 训练第92步,准确率为:0.580000 训练第93步,准确率为:0.320000 训练第94步,准确率为:0.440000 训练第95步,准确率为:0.340000 训练第96步,准确率为:0.560000 训练第97步,准确率为:0.440000 训练第98步,准确率为:0.480000 训练第99步,准确率为:0.460000 训练第100步,准确率为:0.560000 训练第101步,准确率为:0.500000 训练第102步,准确率为:0.640000 训练第103步,准确率为:0.520000 训练第104步,准确率为:0.420000 训练第105步,准确率为:0.560000 训练第106步,准确率为:0.380000 训练第107步,准确率为:0.440000 训练第108步,准确率为:0.460000 训练第109步,准确率为:0.540000 训练第110步,准确率为:0.400000 训练第111步,准确率为:0.400000 训练第112步,准确率为:0.480000 训练第113步,准确率为:0.480000 训练第114步,准确率为:0.500000 训练第115步,准确率为:0.380000 训练第116步,准确率为:0.560000 训练第117步,准确率为:0.580000 训练第118步,准确率为:0.520000 训练第119步,准确率为:0.340000 训练第120步,准确率为:0.560000 训练第121步,准确率为:0.480000 训练第122步,准确率为:0.600000 训练第123步,准确率为:0.580000 训练第124步,准确率为:0.440000 训练第125步,准确率为:0.500000 训练第126步,准确率为:0.540000 训练第127步,准确率为:0.440000 训练第128步,准确率为:0.580000 训练第129步,准确率为:0.460000 训练第130步,准确率为:0.440000 训练第131步,准确率为:0.540000 训练第132步,准确率为:0.420000 训练第133步,准确率为:0.340000 训练第134步,准确率为:0.360000 训练第135步,准确率为:0.620000 训练第136步,准确率为:0.560000 训练第137步,准确率为:0.600000 训练第138步,准确率为:0.560000 训练第139步,准确率为:0.580000 训练第140步,准确率为:0.540000 训练第141步,准确率为:0.520000 训练第142步,准确率为:0.420000 训练第143步,准确率为:0.500000 训练第144步,准确率为:0.620000 训练第145步,准确率为:0.580000 训练第146步,准确率为:0.440000 训练第147步,准确率为:0.520000 训练第148步,准确率为:0.540000 训练第149步,准确率为:0.620000 训练第150步,准确率为:0.660000 训练第151步,准确率为:0.540000 训练第152步,准确率为:0.460000 训练第153步,准确率为:0.520000 训练第154步,准确率为:0.700000 训练第155步,准确率为:0.640000 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训练第4795步,准确率为:0.840000 训练第4796步,准确率为:0.900000 训练第4797步,准确率为:0.940000 训练第4798步,准确率为:0.840000 训练第4799步,准确率为:0.940000 训练第4800步,准确率为:0.880000 训练第4801步,准确率为:0.960000 训练第4802步,准确率为:0.920000 训练第4803步,准确率为:0.920000 训练第4804步,准确率为:0.820000 训练第4805步,准确率为:0.860000 训练第4806步,准确率为:0.800000 训练第4807步,准确率为:0.920000 训练第4808步,准确率为:0.900000 训练第4809步,准确率为:0.840000 训练第4810步,准确率为:0.880000 训练第4811步,准确率为:0.820000 训练第4812步,准确率为:0.740000 训练第4813步,准确率为:0.780000 训练第4814步,准确率为:0.840000 训练第4815步,准确率为:0.860000 训练第4816步,准确率为:0.880000 训练第4817步,准确率为:0.840000 训练第4818步,准确率为:0.900000 训练第4819步,准确率为:0.920000 训练第4820步,准确率为:0.900000 训练第4821步,准确率为:0.820000 训练第4822步,准确率为:0.900000 训练第4823步,准确率为:0.920000 训练第4824步,准确率为:0.860000 训练第4825步,准确率为:0.860000 训练第4826步,准确率为:0.840000 训练第4827步,准确率为:0.940000 训练第4828步,准确率为:0.860000 训练第4829步,准确率为:0.840000 训练第4830步,准确率为:0.920000 训练第4831步,准确率为:0.820000 训练第4832步,准确率为:0.880000 训练第4833步,准确率为:0.840000 训练第4834步,准确率为:0.860000 训练第4835步,准确率为:0.880000 训练第4836步,准确率为:0.920000 训练第4837步,准确率为:0.840000 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训练第4881步,准确率为:0.860000 训练第4882步,准确率为:0.840000 训练第4883步,准确率为:0.900000 训练第4884步,准确率为:0.900000 训练第4885步,准确率为:0.880000 训练第4886步,准确率为:0.900000 训练第4887步,准确率为:0.920000 训练第4888步,准确率为:0.860000 训练第4889步,准确率为:0.860000 训练第4890步,准确率为:0.880000 训练第4891步,准确率为:0.900000 训练第4892步,准确率为:0.880000 训练第4893步,准确率为:0.860000 训练第4894步,准确率为:0.840000 训练第4895步,准确率为:0.840000 训练第4896步,准确率为:0.940000 训练第4897步,准确率为:0.820000 训练第4898步,准确率为:0.880000 训练第4899步,准确率为:0.920000 训练第4900步,准确率为:0.920000 训练第4901步,准确率为:0.820000 训练第4902步,准确率为:0.900000 训练第4903步,准确率为:0.840000 训练第4904步,准确率为:0.800000 训练第4905步,准确率为:0.760000 训练第4906步,准确率为:0.800000 训练第4907步,准确率为:0.880000 训练第4908步,准确率为:0.860000 训练第4909步,准确率为:0.840000 训练第4910步,准确率为:0.800000 训练第4911步,准确率为:0.940000 训练第4912步,准确率为:0.900000 训练第4913步,准确率为:0.900000 训练第4914步,准确率为:0.980000 训练第4915步,准确率为:0.940000 训练第4916步,准确率为:0.820000 训练第4917步,准确率为:0.880000 训练第4918步,准确率为:0.900000 训练第4919步,准确率为:0.800000 训练第4920步,准确率为:0.880000 训练第4921步,准确率为:0.920000 训练第4922步,准确率为:0.860000 训练第4923步,准确率为:0.820000 训练第4924步,准确率为:0.900000 训练第4925步,准确率为:0.860000 训练第4926步,准确率为:0.940000 训练第4927步,准确率为:0.900000 训练第4928步,准确率为:0.940000 训练第4929步,准确率为:0.820000 训练第4930步,准确率为:0.940000 训练第4931步,准确率为:0.860000 训练第4932步,准确率为:0.900000 训练第4933步,准确率为:0.860000 训练第4934步,准确率为:0.880000 训练第4935步,准确率为:0.900000 训练第4936步,准确率为:0.920000 训练第4937步,准确率为:0.900000 训练第4938步,准确率为:0.800000 训练第4939步,准确率为:0.920000 训练第4940步,准确率为:0.900000 训练第4941步,准确率为:0.880000 训练第4942步,准确率为:0.780000 训练第4943步,准确率为:0.900000 训练第4944步,准确率为:0.880000 训练第4945步,准确率为:0.880000 训练第4946步,准确率为:0.880000 训练第4947步,准确率为:0.860000 训练第4948步,准确率为:0.840000 训练第4949步,准确率为:0.920000 训练第4950步,准确率为:0.840000 训练第4951步,准确率为:0.920000 训练第4952步,准确率为:0.960000 训练第4953步,准确率为:0.900000 训练第4954步,准确率为:0.880000 训练第4955步,准确率为:0.820000 训练第4956步,准确率为:0.860000 训练第4957步,准确率为:0.880000 训练第4958步,准确率为:0.820000 训练第4959步,准确率为:0.860000 训练第4960步,准确率为:0.880000 训练第4961步,准确率为:0.920000 训练第4962步,准确率为:0.940000 训练第4963步,准确率为:0.860000 训练第4964步,准确率为:0.820000 训练第4965步,准确率为:0.820000 训练第4966步,准确率为:0.880000 训练第4967步,准确率为:0.880000 训练第4968步,准确率为:0.960000 训练第4969步,准确率为:0.920000 训练第4970步,准确率为:0.880000 训练第4971步,准确率为:0.920000 训练第4972步,准确率为:0.860000 训练第4973步,准确率为:0.920000 训练第4974步,准确率为:0.920000 训练第4975步,准确率为:0.860000 训练第4976步,准确率为:0.900000 训练第4977步,准确率为:0.900000 训练第4978步,准确率为:0.960000 训练第4979步,准确率为:0.820000 训练第4980步,准确率为:0.900000 训练第4981步,准确率为:0.860000 训练第4982步,准确率为:0.860000 训练第4983步,准确率为:0.760000 训练第4984步,准确率为:0.780000 训练第4985步,准确率为:0.900000 训练第4986步,准确率为:0.920000 训练第4987步,准确率为:0.980000 训练第4988步,准确率为:0.920000 训练第4989步,准确率为:0.920000 训练第4990步,准确率为:0.880000 训练第4991步,准确率为:0.800000 训练第4992步,准确率为:0.820000 训练第4993步,准确率为:0.860000 训练第4994步,准确率为:0.900000 训练第4995步,准确率为:0.760000 训练第4996步,准确率为:0.860000 训练第4997步,准确率为:0.880000 训练第4998步,准确率为:0.940000 训练第4999步,准确率为:0.900000 Process finished with exit code 0
测试模型
python day6.py --is_train=0
深层的神经网络
深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征
随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。
全连接神经网络的缺点
-
参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32*32*3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200*200*3就需要120000多个，这完全是浪费
-
没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说，每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。
-
层数限制
卷积神经网络的发展历史
卷积神经网络错误率
卷积神经网络的结构分析
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)。
-
卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征
-
池化层：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低
-
网络的复杂度，（最大池化和平均池化）
数据变化
卷积神经网络的结构
卷积层的零填充
卷积核在提取特征映射时的动作称之为padding（零填充），由于移动步长不一定能整出整张图的像素宽度。其中有两种方式，SAME和VALID
-
SAME：越过边缘取样，取样的面积和输入图像的像素宽度一致。
-
VALID：不越过边缘取样，取样的面积小于输入人的图像的像素宽度
如果需要卷积之后输出大小一样：零填的大小为2
卷积网络API介绍
卷积层：
tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None)计算给定4-D input和filter张量的2维卷积
-
input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,
-
channel]，类型为float32,64
-
filter：指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width,in_channels, out_channels]
-
strides：strides = [1, stride, stride, 1],步长
-
padding：“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型，使用“SAME”。其中”VALID”表示滑动超出部分舍弃，“SAME”表示填充，使得变化后height,width一样大
新的激活函数-Relu
http://playground.tensorflow.org/
第一，采用sigmoid等函数，反向传播求误差梯度时，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多
第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（求不出权重和偏置）
激活函数：
-
tf.nn.relu(features, name=None)
-
features:卷积后加上偏置的结果
-
return:结果
池化层(Pooling)计算
Pooling层主要的作用是特征提取，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，最常用的是Max Pooling。2*2 2步长
池化：
tf.nn.max_pool(value, ksize=, strides=, padding=,name=None)输入上执行最大池数
-
value:4-D Tensor形状[batch, height, width, channels]
-
ksize:池化窗口大小，[1, ksize, ksize, 1]
-
strides:步长大小，[1,strides,strides,1]
-
padding:“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型，使用“SAME”
Full Connected层
分析：
- 前面的卷积和池化相当于做特征工程，后面的全连接相当于做特征加权。最后的全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
练习题
Mnist手写数字图片识别卷积网络案例
Mnist数据集人工神经网络分析
Mnist数字识别卷积实现
流程：
-
1、准备数据
-
2、卷积、激活、池化（两层）
-
3、全连接层
-
4、计算准确率
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
def weight_variable(shape):
return tf.Variable(tf.random_normal(shape=shape, mean=0.0, stddev=1.0))
def bias_variable(shape):
return tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=shape))
def compute(y_true, y_predict):
with tf.variable_scope("compute_loss"):
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_predict))
return loss
def model():
# 准备占位符, x [None, 784], b: [None, 10]
with tf.variable_scope('data'):
x_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_true = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10])
# 卷积层1
with tf.variable_scope('conv1'):
# 权重的形状: [5, 5, 1, 32], b: [32] 宽高为5, 通道为1, 32个filter
w_conv1 = weight_variable(shape=[5,5,1,32])
b_conv1 = bias_variable([32]) # 32个偏置值
# 进行卷积, relu激活, 池化操作
# 将数据的形状处理成卷积层需要的数据格式
# 将读取到的批量数据形状修改为, 数量待定, 宽高为28, 通道为1
x_reshape = tf.reshape(x_data, [-1, 28, 28, 1])
# 得到的形状 [None, 28, 28, 32] [-1, 28, 28, 1] 通过 [5,5,1,32])filter 来扫描, 得到的形状是 [None,28,28,32]
x_relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_reshape, w_conv1, strides=[1,1,1,1], padding="SAME") + b_conv1)
# 经过池化之后是 [None, 14, 14, 32] # 池化操作, 减少特征
x_pool1 = tf.nn.max_pool(x_relu1, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
# 卷积层2 64个filter, 大小5*5, 步长为1, padding为 "SAME"
with tf.variable_scope('conv2'):
# 上一层的输出 是下一层的输入 [None, 14, 14, 32]
# 根据输入 准不权重和偏置
w_conv2 = weight_variable(shape=[5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
# [None, 14, 14, 64]
x_relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_pool1, w_conv2, strides=[1,1,1,1], padding='SAME') + b_conv2)
# [None, 7, 7, 64]
x_pool2 = tf.nn.max_pool(x_relu2, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
# conv2 输出的结果是 [None, 7, 7, 64] 全连接层 最终输出的结果是 [None, 10] -->[None,7,7,64] * [7*7*64, 10] = [None, 10]
with tf.variable_scope('fc'):
w_fc = weight_variable(shape=[7*7*64, 10])
b_fc = bias_variable([10])
x_fc_reshape = tf.reshape(x_pool2, [-1, 7*7*64])
y_predict = tf.matmul(x_fc_reshape, w_fc) + b_fc
return x_data, y_true, y_predict
def sgd(loss, y_true, y_predict):
with tf.variable_scope("SGD"):
# 优化
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)
equal_list = tf.equal(tf.argmax(y_true, 1), tf.argmax(y_predict, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(equal_list, tf.float32))
return train_op, accuracy
def main(argv):
mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist/input_data', one_hot=True)
x_data, y_true, y_predict = model()
loss = compute(y_true, y_predict)
train_op, accuracy = sgd(loss, y_true, y_predict)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
for i in range(2000):
mnist_x, mnist_y = mnist.train.next_batch(50)
if i % 100 == 0:
print('训练的准确率: ', sess.run(accuracy, feed_dict={x_data: mnist_x, y_true: mnist_y}))
sess.run(train_op, feed_dict={x_data: mnist_x, y_true: mnist_y})
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()
