Tensorflow 神经网络作业手写数字识别训练、回测准确率

大白话讲解卷积神经网络工作原理，推荐一个bilibili的讲卷积神经网络的视频，up主从youtube搬运过来，用中文讲了一遍。

这篇文章是 TensorFlow 2.0 Tutorial 入门教程的第五篇文章，介绍如何使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提高mnist手写数字识别的准确性。之前使用了最简单的784x10的神经网络，达到了 0.91 的正确性，而这篇文章在使用了卷积神经网络后，正确性达到了0.99

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

——维基百科

1. 安装TensorFlow 2.0

Google与2019年3月发布了TensorFlow 2.0，TensorFlow 2.0 清理了废弃的API，通过减少重复来简化API，并且通过Keras能够轻松地构建模型，从这篇文章开始，教程示例采用TensorFlow 2.0版本。

1	pip install tensorflow==2.0.0-beta0

或者在这里下载whl包安装：Links for tensorflow

2. 代码目录结构

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3. CNN模型代码（train.py）

模型定义的前半部分主要使用Keras.layers提供的Conv2D（卷积）与MaxPooling2D（池化）函数。

CNN的输入是维度为 (image_height, image_width, color_channels)的张量，mnist数据集是黑白的，因此只有一个color_channel（颜色通道），一般的彩色图片有3个（R,G,B）,熟悉Web前端的同学可能知道，有些图片有4个通道(R,G,B,A)，A代表透明度。对于mnist数据集，输入的张量维度就是(28,28,1)，通过参数input_shape传给网络的第一层。

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import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

class CNN(object):
    def __init__(self):
        model = models.Sequential()
        # 第1层卷积，卷积核大小为3*3，32个，28*28为待训练图片的大小
        model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
        model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
        # 第2层卷积，卷积核大小为3*3，64个
        model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
        model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
        # 第3层卷积，卷积核大小为3*3，64个
        model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

        model.add(layers.Flatten())
        model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
        model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

        model.summary()

        self.model = model

model.summary()用来打印我们定义的模型的结构。

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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 (MaxPooling2 (None, 5, 5, 64)          0
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 3, 3, 64)          36928
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 576)               0
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 64)                36928
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                650
=================================================================
Total params: 93,322
Trainable params: 93,322
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

我们可以看到，每一个Conv2D和MaxPooling2D层的输出都是一个三维的张量(height, width, channels)。height和width会逐渐地变小。输出的channel的个数，是由第一个参数(例如，32或64)控制的，随着height和width的变小，channel可以变大（从算力的角度）。

模型的后半部分，是定义输出张量的。layers.Flatten会将三维的张量转为一维的向量。展开前张量的维度是(3, 3, 64) ，转为一维(576)的向量后，紧接着使用layers.Dense层，构造了2层全连接层，逐步地将一维向量的位数从576变为64，再变为10。

后半部分相当于是构建了一个隐藏层为64，输入层为576，输出层为10的普通的神经网络。最后一层的激活函数是softmax，10位恰好可以表达0-9十个数字。

最大值的下标即可代表对应的数字，使用numpy很容易计算出来：

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import numpy as np

y1 = [0, 0.8, 0.1, 0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
y2 = [0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.5, 0, 0.2, 0, 0, 0]
np.argmax(y1) # 1
np.argmax(y2) # 4

4. mnist数据集预处理（train.py）

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class DataSource(object):
    def __init__(self):
        # mnist数据集存储的位置，如何不存在将自动下载
        data_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) + '/../data_set_tf2/mnist.npz'
        (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data(path=data_path)
        # 6万张训练图片，1万张测试图片
        train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
        test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
        # 像素值映射到 0 - 1 之间
        train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

        self.train_images, self.train_labels = train_images, train_labels
        self.test_images, self.test_labels = test_images, test_labels

5. 开始训练并保存训练结果（train.py）

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class Train:
    def __init__(self):
        self.cnn = CNN()
        self.data = DataSource()

    def train(self):
        check_path = './ckpt/cp-{epoch:04d}.ckpt'
        # period 每隔5epoch保存一次
        save_model_cb = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(check_path, save_weights_only=True, verbose=1, period=5)

        self.cnn.model.compile(optimizer='adam',
                               loss='sparse_categorical_crossentropy',
                               metrics=['accuracy'])
        self.cnn.model.fit(self.data.train_images, self.data.train_labels, epochs=5, callbacks=[save_model_cb])

        test_loss, test_acc = self.cnn.model.evaluate(self.data.test_images, self.data.test_labels)
        print("准确率: %.4f，共测试了%d张图片 " % (test_acc, len(self.data.test_labels)))

if __name__ == "__main__":
    app = Train()
    app.train()

在执行python train.py后，会得到以下的结果：

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Train on 60000 samples
Epoch 1/5
60000/60000 [==============================] - 45s 749us/sample - loss: 0.1477 - accuracy: 0.9536
Epoch 2/5
60000/60000 [==============================] - 45s 746us/sample - loss: 0.0461 - accuracy: 0.9860
Epoch 3/5
60000/60000 [==============================] - 50s 828us/sample - loss: 0.0336 - accuracy: 0.9893
Epoch 4/5
60000/60000 [==============================] - 50s 828us/sample - loss: 0.0257 - accuracy: 0.9919
Epoch 5/5
59968/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0210 - accuracy: 0.9930
Epoch 00005: saving model to ./ckpt/cp-0005.ckpt
60000/60000 [==============================] - 51s 848us/sample - loss: 0.0210 - accuracy: 0.9930
10000/10000 [==============================] - 3s 290us/sample - loss: 0.0331 - accuracy: 0.9901
准确率: 0.9901，共测试了10000张图片

可以看到，在第一轮训练后，识别准确率达到了0.9536，5轮之后，使用测试集验证，准确率达到了0.9901

在第五轮时，模型参数成功保存在了./ckpt/cp-0005.ckpt。接下来我们就可以加载保存的模型参数，恢复整个卷积神经网络，进行真实图片的预测了。

6. 图片预测（predict.py）

为了将模型的训练和加载分开，预测的代码写在了predict.py中。

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import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

from train import CNN

'''
python 3.7
tensorflow 2.0.0b0
pillow(PIL) 4.3.0
'''

class Predict(object):
    def __init__(self):
        latest = tf.train.latest_checkpoint('./ckpt')
        self.cnn = CNN()
        # 恢复网络权重
        self.cnn.model.load_weights(latest)

    def predict(self, image_path):
        # 以黑白方式读取图片
        img = Image.open(image_path).convert('L')
        img = np.reshape(img, (28, 28, 1)) / 255.
        x = np.array([1 - img])

        # API refer: https://keras.io/models/model/
        y = self.cnn.model.predict(x)

        # 因为x只传入了一张图片，取y[0]即可
        # np.argmax()取得最大值的下标，即代表的数字
        print(image_path)
        print(y[0])
        print('        -> Predict digit', np.argmax(y[0]))

if __name__ == "__main__":
    app = Predict()
    app.predict('../test_images/0.png')
    app.predict('../test_images/1.png')
    app.predict('../test_images/4.png')

最终，执行predict.py，可以看到：

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$ python predict.py
../test_images/0.png
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
        -> Predict digit 0
../test_images/1.png
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
        -> Predict digit 1
../test_images/4.png
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
        -> Predict digit 4

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