TensorFlow实战：手写数字识别之K近邻

导语

自从Google发布了TensorFlow之后，作为一款开源的深度学习框架，在全世界范围内产生了巨大的影响力，如今在GitHub上深度学习框架居于第一名，且远远领先其他深度学习开源项目，并且也在工业界被大量运用。学习TensorFlow不仅可以加深对深度学习的理解，而且可以知道如何将深度学习这一门高深的学问用于实践当中。

TensorFlow就像其名字一样，由“tensor”和“flow”组成，“tensor”即“张量”的意思。框架的主要思想是先构建需要的计算图，图中每个定点表示一个操作，边表示张量之间的流向或依赖关系。当整个计算图构建完之后，启动计算图，系统会自动按照节点之间的依赖关系计算节点值，就能在需要的节点上获取数据。

本文并不打算详细介绍TensorFlow的原理，想要看原理的可以直接去官网。本文主要内容是用TensorFlow写一个入门级的算法K近邻实现手写数字识别MNIST。

加载数据

Keras提供了实现深度学习所需要的绝大部分函数库，可实现多种神经网络模型，并可加载多种数据集来评价模型的效果。下面的代码会自动加载数据，如果是第一次调用，数据会保存在你的hone目录下~/.keras/datasets/mnist.pkl.gz，大约15MB。

from keras.datasets import mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

对数据的维度进行reshape，原数据是28*28大小的图片，要将其展开成784长度的向量，便于计算样本间的距离。

num_pixels = X_train.shape[1] * X_train.shape[2]X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], num_pixels).astype('float32')X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], num_pixels).astype('float32')## 取一部分作为训练数据Xtr, Ytr = X_train[:5000],y_train[:5000]Xte, Yte = X_test,y_test

K近邻实现

计算训练集中的样本距离，采用L1距离，取距离最近的一个样本，将其标签赋值给测试样本

distance = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.add(xtr, tf.negative(xte))), reduction_indices=1)pred = tf.arg_min(distance, 0)

对测试集进行预测

accuracy = 0.# 初始化init = tf.global_variables_initializer()## 启动sessionwith tf.Session() as sess:    sess.run(init)    # 对每个测试样本进行预测    for i in range(len(Xte)):        # 得到最近距离的样本        nn_index = sess.run(pred, feed_dict={xtr: Xtr, xte: Xte[i, :]})        # 输出预测结果        print("Test", i, "Prediction:", np.argmax(Ytr[nn_index]),             "True Class:", np.argmax(Yte[i]))        # 计算准确率        if np.argmax(Ytr[nn_index]) == np.argmax(Yte[i]):            accuracy += 1./len(Xte)print("测试完成!")print("Accuracy:", accuracy)

小结

用最近邻处理MNIST问题可以取得较好的效果，需要调节的参数主要是近邻的数目（K），模型的效果相当程度上依赖K的取值。虽然过程很简单，但对于了解和熟悉TensorFlow也很有帮助，同时也可以用TensorFlow实现逻辑回归、线性回归等模型，后面会一一将其实现。