原文链接

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍦 参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别
🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制

环境介绍

语言环境：Python3.9.13
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2

前置工作

设置GPU

因为本次实验的数据量过大,所有设置多个GPU很有必要

# K同学啊深度学习练习
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")

导入数据

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()

数据量比较大,下载的时间会比较长
在这里插入图片描述

归一化操作

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

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

在这里插入图片描述

图片可视化

对于图片的分类进行命名

[‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’,‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]

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()

在这里插入图片描述

构建CNN网络

#设置CNN网络
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), #卷积层1，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层1，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  #卷积层2，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层2，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  #卷积层3，卷积核3*3
    
    layers.Flatten(),                      #Flatten层，连接卷积层与全连接层
    layers.Dense(64, activation='relu'),   #全连接层，特征进一步提取
    layers.Dense(10)                       #输出层，输出预期结果
])

model.summary()  # 打印网络结构

在这里插入图片描述

进行编译

进行编译操作

#进行编译
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

模型训练

epoch设置为10,实现提高精度

#对模型进行训练
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

在这里插入图片描述

结果可视化

图片展示

#图片显示
plt.imshow(test_images[3])

在这里插入图片描述

对图片的内容进行辨别

import numpy as np

pre = model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[3])])

在这里插入图片描述

模型的精度评估

#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])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)