TensorFlow 搭建mnist项目
来源:互联网 发布:仿真软件multisim教程 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 20:12
每当学习一种编程语言,总是从HelloWord开始,TensorFlow的HelloWord就是经典的MNIST项目。
项目准备
- 下载训练数据和测试数据
THE MNIST DATABASE of handwritten digits 这个官网上面给出了训练数据和测试数据集,请分别把下面的四个文件下载到本地。
train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)
- 下载GitHub源代码
tensorflow/mnist 下载源代码,并直接用Pycharm打开该项目
调试项目
项目本身包含自动下载训练数据和测试数据,但是可能因为网络原因有可能导致无法加载,所以为了方便起见,我们直接使用上面已经下载好的本地数据即可。
- 配置训练数据和测试数据
将上面下载的文件放入下图所示的目录中
修改如下所示python文件
- 选择softmax回归,运行即可
运行结果
deep-learning的训练对比
我们可以选择深度学习,来对比一下训练出来的可信度。
修改mnist-deep.py文件,将载入数据部分修改为上图的本地加载。为了节省时间,我们将迭代训练次数由原先的2w次降低为2k次(实际工作中切不可这么粗鲁),学习率还是100,然后运行mnist-deep.py。
一段时间以后,观察一下运行结果。
对比softmax回归的0.91,现在的0.97效果要好很多。
附softmax源码
"""A very simple MNIST classifier.See extensive documentation athttps://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners"""from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport argparseimport sysfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfFLAGS = Nonedef main(_): # Import data # mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True) mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Create the model x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.matmul(x, W) + b # Define loss and optimizer y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # The raw formulation of cross-entropy, # # tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.nn.softmax(y)), # reduction_indices=[1])) # # can be numerically unstable. # # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the raw # outputs of 'y', and then average across the batch. cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) # Test trained model correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data', help='Directory for storing input data') FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
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