深度学习-第P1周——实现mnist手写数字识别

一、前言

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

二、我的环境

• 电脑系统：Windows 10
• 语言环境：Python 3.8.5
• 编译器：colab在线编译
• 深度学习环境：Tensorflow

三、前期工作

1、导入依赖项并设置GPU

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
  gpu0 = gpus[0]
  tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)
  tf.config.set_visible_device([gpu0], "GPU")

2、导入数据集

使用dataset下载MNIST数据集，并划分训练集和测试集

使用dataloader加载数据

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

3、归一化

数据归一化作用

• 使不同量纲的特征处于同一数值量级，减少方差大的特征的影响，使模型更准确
• 加快学习算法的准确性

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

train_images.shape, test_images.shape, train_labels.shape, test_labels.shape

4、可视化图片

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

plt.figure(figsize = (20, 10))
for i in range(20):
plt.subplot(5, 10, i + 1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap = plt.cm.binary)
plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])

plt.show()

四、构建简单的CNN网络

对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

• 卷积层：通过卷积操作对输入图像进行降维和特征抽取，有卷积，填充，步幅三个部分。
• • 卷积：假设输入图片为n * n，通过k * k的卷积核，那么输出维度为（n-k+1）*（n-k+1）。
• • 填充：假设输入图片为n * n，通过k * k的卷积核， 且填充为p，那么输出维度为（n-k+2p+1）*（n-k+2p+1）
• • 步幅： 假设输入图片为n * n，通过k * k的卷积核， 填充为p，且步幅为s，那么输出维度为（（n-k+2p）/ s +1）*（（n-k+2p）/ s +1）
• 池化层：是一种非线性形式的下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的鲁棒性。
• • 与卷积层一样，假设输入图片为n * n，通过k * k的卷积核， 填充为p，且步幅为s，那么输出维度为（（n-k+2p）/ s +1）*（（n-k+2p）/ s +1）

#二、构建简单的CNN网络
# 创建并设置卷积神经网络
# 卷积层：通过卷积操作对输入图像进行降维和特征抽取,输出维度为
# 池化层：是一种非线性形式的下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的鲁棒性。
# 全连接层：在经过几个卷积和池化层之后，神经网络中的高级推理通过全连接层来完成。
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu', input_shape= (32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu'),

    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation = 'relu'),
    layers.Dense(10)
])

model.summary()
#以上为简单的tf八股模板，可以看B站的北大老师曹健的tensorflow笔记

五、编译并训练模型

1、设置超参数

#这里设置优化器，损失函数以及metrics
model.compile(
	#设置优化器为Adam优化器
    optimizer = 'adam',
    #设置损失函数为交叉熵损失函数
    loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits = True),
    metrics = ['accuracy']
)

2、编写训练函数

history = model.fit(
    train_images,
    train_lables,
    epochs = 10,
    validation_data = (test_images, test_lables)
)

六、预测

plt.imshow(test_images[1])

import numpy as np

pre = model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[1])])

七、模型评估

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label = 'accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1]) #设置y轴刻度
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.show()

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose = 2)
#verbose = 0不输出日志信息， = 0 输出进度条记录， = 2 输出一行记录

print(test_acc)