TensorFlow中实现minst代码
来源:互联网 发布:手机p2p软件下载 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:41
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。
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。
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
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)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。import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession()
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。
完整代码import tensorflow as tf# Import MINST datafrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)sess = tf.InteractiveSession()# Parameters# tf Graph Inputx = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])# Set model weights# W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))# b = tf.Variable(tf.zeros([10]))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)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')W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])b_conv1 = bias_variable([32])x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)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)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)keep_prob = tf.placeholder("float")h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)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)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})
准确率:99.25%
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