卷积神经网络（CNN）mnist手写数字分类识别的实现

文章目录

前期工作
- 1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）
- - 我的环境：
- 2. 导入数据
- 3.归一化
- 4.可视化
- 5.调整图片格式
二、构建CNN网络模型
三、编译模型
四、训练模型
五、预测
六、知识点详解
- 1. MNIST手写数字数据集介绍
- 2. 神经网络程序说明
- 3. 网络结构说明

前期工作

1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）

我的环境：

语言环境：Python3.6.5
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2.4.1

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GPUtf.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")

2. 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.mnist.load_data()

3.归一化

# 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 / 255.0train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

4.可视化

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(train_labels[i])
plt.show()

在这里插入图片描述

5.调整图片格式

#调整数据到我们需要的格式
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))# train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

二、构建CNN网络模型

model = models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Flatten(),layers.Dense(64, activation='relu'),layers.Dense(10)
])model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================conv2d (Conv2D)             (None, 26, 26, 32)        320       max_pooling2d (MaxPooling2D  (None, 13, 13, 32)       0         )                                                               conv2d_1 (Conv2D)           (None, 11, 11, 64)        18496     max_pooling2d_1 (MaxPooling  (None, 5, 5, 64)         0         2D)                                                             flatten (Flatten)           (None, 1600)              0         dense (Dense)               (None, 64)                102464    dense_1 (Dense)             (None, 10)                650       =================================================================
Total params: 121,930
Trainable params: 121,930
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

三、编译模型

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

四、训练模型

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

Epoch 1/10
1875/1875 [==============================] - 15s 8ms/step - loss: 0.1429 - accuracy: 0.9562 - val_loss: 0.0550 - val_accuracy: 0.9803
Epoch 2/10
1875/1875 [==============================] - 14s 7ms/step - loss: 0.0460 - accuracy: 0.9856 - val_loss: 0.0352 - val_accuracy: 0.9883
Epoch 3/10
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0312 - accuracy: 0.9904 - val_loss: 0.0371 - val_accuracy: 0.9880
Epoch 4/10
1875/1875 [==============================] - 14s 7ms/step - loss: 0.0234 - accuracy: 0.9925 - val_loss: 0.0330 - val_accuracy: 0.9900
Epoch 5/10
1875/1875 [==============================] - 14s 8ms/step - loss: 0.0176 - accuracy: 0.9944 - val_loss: 0.0311 - val_accuracy: 0.9904
Epoch 6/10
1875/1875 [==============================] - 16s 9ms/step - loss: 0.0136 - accuracy: 0.9954 - val_loss: 0.0300 - val_accuracy: 0.9911
Epoch 7/10
1875/1875 [==============================] - 14s 8ms/step - loss: 0.0109 - accuracy: 0.9964 - val_loss: 0.0328 - val_accuracy: 0.9909
Epoch 8/10
1875/1875 [==============================] - 14s 7ms/step - loss: 0.0097 - accuracy: 0.9969 - val_loss: 0.0340 - val_accuracy: 0.9903
Epoch 9/10
1875/1875 [==============================] - 15s 8ms/step - loss: 0.0078 - accuracy: 0.9974 - val_loss: 0.0499 - val_accuracy: 0.9879
Epoch 10/10
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0078 - accuracy: 0.9976 - val_loss: 0.0350 - val_accuracy: 0.9902

五、预测

通过下面的网络结构我们可以简单理解为，输入一张图片，将会得到一组数，这组代表这张图片上的数字为0~9中每一个数字的几率，out数字越大可能性越大。
在这里插入图片描述

plt.imshow(test_images[1])

在这里插入图片描述

输出测试集中第一张图片的预测结果

pre = model.predict(test_images)
pre[1]

313/313 [==============================] - 1s 2ms/step
array([  3.3290668 ,   0.29532072,  21.943724  ,  -7.09336   ,-15.3133955 , -28.765621  ,  -1.8459738 ,  -5.761892  ,-2.966585  , -19.222878  ], dtype=float32)

六、知识点详解

本文使用的是最简单的CNN模型- -LeNet-5，如果是第一次接触深度学习的话，可以先试着把代码跑通，然后再尝试去理解其中的代码。

1. MNIST手写数字数据集介绍

MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集获取的网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （下载后需解压）。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()这行代码直接调用，这样就比较简单

MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28，数据集样本如下：

在这里插入图片描述