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1、Mnist数据集

下载mnist数据集：

%matplotlib inline
from pathlib import Path
import requests

DATA_PATH = Path("data")
PATH = DATA_PATH / "mnist"
PATH.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

URL = "http://deeplearning.net/data/mnist/"
FILENAME = "mnist.pkl.gz"

if not (PATH / FILENAME).exists():
        content = requests.get(URL + FILENAME).content
        (PATH / FILENAME).open("wb").write(content)

制作数据：

import pickle
import gzip

with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f:
        ((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")

简单展示数据：

from matplotlib import pyplot
import numpy as np

pyplot.imshow(x_train[0].reshape((28, 28)), cmap="gray")
print(x_train.shape)
print(y_train[0])

打印结果：

(50000, 784)
5

2、模型构建

输入为784神经元，经过隐层提取特征后为10个神经元，10个神经元的输出值经过softmax得到10个概率值，取出10个概率值中最高的一个就是神经网络的最后预测值

构建模型代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

选择损失函数，损失函数是机器学习一个非常重要的部分，基本直接决定了这个算法的效果，这里是多分类任务，一般我们就直接选用多元交叉熵函数就好了：
TensorFlow损失函数API

编译模型：

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
             loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
             metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

1. adam优化器，学习率为0.001
2. 多元交叉熵损失函数
3. 评价指标

模型训练：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_valid, y_valid))

训练数据，训练标签，训练轮次，batch_size，验证集

打印结果：

Train on 50000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/5 50000/50000  1s 29us
sample-loss: 115566 - sparse_categorical_accuracy: 0.1122 - val_loss: 364928.5786 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.1064
Epoch 2/5 50000/50000 1s 21us
sample - loss: 837104 - sparse_categorical_accuracy: 0.1136 - val_loss: 1323287.7028 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.1064
Epoch 3/5 50000/50000 1s 20us
sample - loss: 1892431 - sparse_categorical_accuracy: 0.1136 - val_loss: 2448062.2680 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.1064
Epoch 4/5 50000/50000 1s 20us
sample - loss: 3131130 - sparse_categorical_accuracy: 0.1136 - val_loss: 3773744.5348 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.1064
Epoch 5/5 50000/50000 1s 20us
sample - loss: 4527781 - sparse_categorical_accuracy: 0.1136 - val_loss: 5207194.3728 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.1064
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x1d3eb9015f8>

模型保存：

model.save('Mnist_model.h5')

3、TensorFlow常用模块

3.1 Tensor格式转换

创建一组数据

import numpy as np
input_data = np.arange(16)
input_data

打印结果：
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])

转换成TensorFlow格式的数据：

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data)
for data in dataset:
    print (data)

将一个ndarray转换成
打印结果：
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
…

tf.Tensor(14, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

3.2repeat操作

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data)
dataset = dataset.repeat(2)
for data in dataset:
    print (data)

tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
…

tf.Tensor(14, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
…

tf.Tensor(14, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor(15, shape=(), dtype=int32)

会将当前的输出重复一遍

3.3 batch操作

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data)
dataset = dataset.repeat(2).batch(4)
for data in dataset:
    print (data)

tf.Tensor([0 1 2 3], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([4 5 6 7], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 8 9 10 11], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([12 13 14 15], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 2 3], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([4 5 6 7], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 8 9 10 11], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([12 13 14 15], shape=(4,), dtype=int32)

将原来的数据按照4个为一个批次

3.4 shuffle操作

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data).shuffle(buffer_size=10).batch(4)
for data in dataset:
    print (data)

tf.Tensor([ 9 8 11 3], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 5 6 1 13], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([14 15 4 2], shape=(4,), dtype=int32)
tf.Tensor([12 7 0 10], shape=(4,), dtype=int32)

shuffle操作，直接翻译过来就是洗牌，把当前的数据进行打乱操作
buffer_size=10，就是缓存10来进行打乱取数据