81、Tensorflow实现LeNet-5模型，多层卷积层，识别mnist数据集

'''Created on 2017年4月22日@author: weizhen'''import osimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数import LeNet5_infernece# 配置神经网络的参数BATCH_SIZE = 100LEARNING_RATE_BASE = 0.8LEARNING_RATE_DECAY = 0.99REGULARAZTION_RATE = 0.0001TRAINING_STEPS = 30000MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99# 模型保存的路径和文件名MODEL_SAVE_PATH = "/path/to/model/"MODEL_NAME = "model.ckpt"def train(mnist):    # 定义输入输出placeholder    x = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE,                                    LeNet5_infernece.IMAGE_SIZE,#第一维表示一个batch中样例的个数                                    LeNet5_infernece.IMAGE_SIZE,#第二维和第三维表示图片的尺寸                                    LeNet5_infernece.NUM_CHANNELS],#第四维表示图片的深度，对于RGB格式的图片，深度为5                                    name='x-input')    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, LeNet5_infernece.OUTPUT_NODE], name='y-input')        regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARAZTION_RATE)    # 直接使用mnist_inference.py中定义的前向传播过程    y = LeNet5_infernece.inference(x,True,regularizer)    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)        # 和5.2.1小节样例中类似地定义损失函数、学习率、滑动平均操作以及训练过程    variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)    variable_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables())    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))    cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)    loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))    learning_rate = tf.train.exponential_decay(LEARNING_RATE_BASE, global_step, mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE, LEARNING_RATE_DECAY)    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step);    with tf.control_dependencies([train_step, variable_averages_op]):        train_op = tf.no_op(name='train')        # 初始化Tensorflow持久化类    saver = tf.train.Saver()    with tf.Session() as sess:        tf.initialize_all_variables().run()                # 在训练过程中不再测试模型在验证数据上的表现，验证和测试的过程将会有一个独立的程序来完成        for i in range(TRAINING_STEPS):            xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)            reshaped_xs=np.reshape(xs,(BATCH_SIZE,                                       LeNet5_infernece.IMAGE_SIZE,                                       LeNet5_infernece.IMAGE_SIZE,                                       LeNet5_infernece.NUM_CHANNELS))            _, loss_value, step = sess.run([train_op, loss, global_step], feed_dict={x:reshaped_xs, y_:ys})                        # 每1000轮保存一次模型            if i % 1000 == 0:                # 输出当前训练情况。这里只输出了模型在当前训练batch上的损失函数大小                # 通过损失函数的大小可以大概了解训练的情况。在验证数据集上的正确率信息                # 会有一个单独的程序来生成                print("After %d training step(s),loss on training batch is %g" % (step, loss_value))                                # 保存当前的模型。注意这里给出了global_step参数，这样可以让每个被保存模型的文件末尾加上训练的轮数                # 比如"model.ckpt-1000"表示训练1000轮之后得到的模型                saver.save(sess, os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, MODEL_NAME), global_step=global_step)        def main(argv=None):    mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data", one_hot=True)    train(mnist)if __name__ == '__main__':    tf.app.run()    

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上面是LeNet-5train.py文件的内容。

与全连接层相比，卷积层的train.py文件主要调整了输入参数的维度，和增加了过滤器的深度

下面是构造六层卷积层的程序

'''Created on 2017年4月22日@author: weizhen'''import tensorflow as tffrom tensorflow.python.debug.examples.debug_mnist import NUM_LABELS#配置神经网络的参数INPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS=1#第一层卷积层的尺寸和深度CONV1_DEEP=32CONV1_SIZE=5#第二层卷积层的尺寸和深度CONV2_DEEP=64CONV2_SIZE=5#全连接层的节点个数FC_SIZE=512#定义卷积神经网络的前向传播过程。这里添加了一个新的参数train，用于区分训练过程和测试过程#在这个程序中将用到dropout方法，dropout方法可以进一步提升模型可靠性并防止过拟合#dropout过程只在训练时使用def inference(input_tensor,train,regularizer):    #声明第一层卷积层的变量并实现前向传播过程。    #通过使用不同的命名空间来隔离不同层的变量，这可以让每一层中的变量命名    #只需要考虑当前层的作用，而不需要担心重命名的问题。和标准LeNet-5模型不大一样，    #这里定义的卷积层输入为28*28*1的原始MNIST图片像素，因为卷积层中使用了全0填充    #所以输出为28*28*32的矩阵    with tf.variable_scope('layer1-conv1'):        conv1_weights=tf.get_variable("weight",                                       [CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,NUM_CHANNELS,CONV1_DEEP],                                       initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)                                    )        conv1_biases=tf.get_variable("bias",[CONV1_DEEP],initializer=tf.constant_initializer(0.0))        #使用边长为5，深度为32的过滤器，过滤器移动的步长为1，且使用全0填充        conv1=tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')        relu1=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1,conv1_biases))        #实现第二城池化层的前向传播过程。这里选用最大池化层，池化层过滤器的边长为2，    #使用全0填充且移动的步长为2.这一层的输入是上一层的输出，也就是28*28*32    #的矩阵。输出为14*14*32的矩阵    with tf.name_scope('layer2-pool1'):        pool1=tf.nn.max_pool(relu1, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')        #声明第三层卷积层的变量并实现前向传播过程。这一层输入为14*14*32的矩阵    #输出为14*14*64的矩阵    with tf.variable_scope('layer3-conv2'):        conv2_weights=tf.get_variable("weight",[CONV2_SIZE,CONV2_SIZE,CONV1_DEEP,CONV2_DEEP],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))        conv2_biases=tf.get_variable("bias",[CONV2_DEEP],initializer=tf.constant_initializer(0.0))        #使用边长为5，深度为64的过滤器，过滤器移动的步长为1，且使用全0填充        conv2=tf.nn.conv2d(pool1,conv2_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')        relu2=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2,conv2_biases))        #实现第四层池化层的前向传播过程。这一层和第二层的结构是一样的。这一层的输入为    #14*14*64的矩阵，输出为7*7*64的矩阵    with tf.name_scope('layer4-pool2'):        pool2=tf.nn.max_pool(relu2,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')        #将第四层池化层的输出转化为第五层全连接层的输入格式，第四层的输出为7*7*64的矩阵    #然而第五层全连接层需要的输入格式为向量，所以在这里需要将这个7*7*64的矩阵拉直成一个向量    #pool2.get_shape函数可以得到第四层输出矩阵的维度而不需要手工计算    #注意因为每一层神经网络的输入输出都为一个batch的矩阵，所以这里得到的维度也包含了一个batch中数据的个数    pool_shape=pool2.get_shape().as_list()    #计算将矩阵拉直成向量之后的长度，这个长度就是矩阵长宽及深度的乘积。注意在这里pool_shape[0]为一个batch中数据的个数    nodes=pool_shape[1]*pool_shape[2]*pool_shape[3]        #通过tf.reshape函数将第四层的输出变成一个batch向量    reshaped=tf.reshape(pool2,[pool_shape[0],nodes])        #声明第五层全连接的变量并实现前向传播过程。这一层的输入是拉直之后的一组向量    #向量长度为3136，输出是一组长度为512的向量。这一层和之前介绍的基本一致    #唯一的区别就是引入了dropout的概念。dropout在训练时会随机将部分节点的输出改为0    #dropout可以避免过拟合问题，从而使得模型在测试数据上的效果更好    #dropout一般只在全连接层而不是卷积层或者池化层使用    with tf.variable_scope('layer5-fc1'):        fc1_weights=tf.get_variable("weight",[nodes,FC_SIZE],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))        #只用全连接层的权重需要加入正则化        if regularizer!=None:            tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc1_weights))        fc1_biases=tf.get_variable("bias",[FC_SIZE],initializer=tf.constant_initializer(0.1))        fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped,fc1_weights)+fc1_biases)        if train:            fc1=tf.nn.dropout(fc1, 0.5)        #声明第六层的变量并实现前向传播过程。这一层的输入为一组长度为512的向量    #输出为一组长度为10的向量。这一层的输出通过Softmax之后就得到了最后的分类结果    with tf.variable_scope('layer6-fc2'):        fc2_weights=tf.get_variable("weight",[FC_SIZE,NUM_LABELS],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))        if regularizer!=None:            tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc2_weights))        fc2_biases=tf.get_variable("bias",[NUM_LABELS],initializer=tf.constant_initializer(0.1))        logit=tf.matmul(fc1,fc2_weights)+fc2_biases        return logit

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下面是运行的结果，由于该程序运行的速度很慢，所以在笔记本上并没有跑出来

打算回到公司里去跑

下面是跑过了2000遍之后得到的结果

After 1 training step(s),loss on training batch is 5.68176After 1001 training step(s),loss on training batch is 2.88521

可以看到误差是在逐渐缩小的，2000遍之后，正确率已经可以达到97....%了