TensorFlow - 卷积神经网络

在理解了机器学习概念之后，我们现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支，被研究人员认为是近几十年来迈出的关键一步。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。

以下是深度神经网络的两种重要类型 -

  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络

在本章中，我们将重点关注 CNN（卷积神经网络）。

卷积神经网络

卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或人脸识别等应用。CNN 与任何其他普通神经网络的主要区别在于，CNN 将输入作为二维数组并直接对图像进行操作，而不是像其他神经网络那样专注于特征提取。

CNN 的主要方法包括识别问题的解决方案。谷歌和 Facebook 等顶级公司已投资于识别项目的研发，以更快地完成活动。

卷积神经网络使用三个基本思想 -

  • 本地所属领域
  • 卷积
  • 池化

让我们详细了解这些想法。

CNN 利用输入数据中存在的空间相关性。神经网络的每个并发层都连接一些输入神经元。这个特定区域称为局部感受野。局部感受野集中于隐藏神经元。隐藏神经元处理上述字段内的输入数据，而没有意识到特定边界之外的变化。

以下是生成本地各自字段的图表表示 -

卷积神经网络

如果我们观察上面的表示，每个连接都会学习隐藏神经元的权重以及从一层到另一层的移动的相关连接。在这里，各个神经元不时地进行转换。这个过程称为“卷积”。

从输入层到隐藏特征图的连接映射被定义为“共享权重”，其中包含的偏差称为“共享偏差”。

CNN 或卷积神经网络使用池化层，这些层紧接在 CNN 声明之后。它将用户的输入作为来自卷积网络的特征图并准备压缩的特征图。池化层有助于用前一层的神经元创建层。

CNN 的 TensorFlow 实现

在本节中，我们将学习 CNN 的 TensorFlow 实现。需要整个网络的执行和适当尺寸的步骤如下所示 -

步骤 1 - 包括计算 CNN 模型所需的 TensorFlow 必要模块和数据集模块。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

步骤 2 - 声明一个名为run_cnn()的函数，其中包含各种参数和优化变量以及数据占位符的声明。这些优化变量将声明训练模式。

def run_cnn():
   mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True)
   learning_rate = 0.0001
   epochs = 10
   batch_size = 50

步骤 3 - 在此步骤中，我们将使用输入参数声明训练数据占位符 - 28 x 28 像素 = 784。这是从mnist.train.nextbatch()绘制的展平图像数据。

我们可以根据我们的要求重塑张量。第一个值 (-1) 告诉函数根据传递给它的数据量动态调整该维度。中间的两个尺寸设置为图像大小（即 28 x 28）。

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
x_shaped = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

步骤 4 - 现在创建一些卷积层很重要 -

layer1 = create_new_conv_layer(x_shaped, 1, 32, [5, 5], [2, 2], name = 'layer1')
layer2 = create_new_conv_layer(layer1, 32, 64, [5, 5], [2, 2], name = 'layer2')

步骤 5 - 让我们将输出展平，为完全连接的输出级做好准备 - 经过两层尺寸为 28 x 28 的步长 2 池化，到尺寸为 14 x 14 或最小 7 x 7 x,y 坐标，但是具有 64 个输出通道。要创建与“密集”层完全连接的层，新形状需要为 [-1, 7 x 7 x 64]。我们可以为这一层设置一些权重和偏差值，然后用 ReLU 激活。

flattened = tf.reshape(layer2, [-1, 7 * 7 * 64])

wd1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7 * 7 * 64, 1000], stddev = 0.03), name = 'wd1')
bd1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1000], stddev = 0.01), name = 'bd1')

dense_layer1 = tf.matmul(flattened, wd1) + bd1
dense_layer1 = tf.nn.relu(dense_layer1)

步骤 6 - 具有特定 softmax 激活和所需优化器的另一层定义了准确性评估，这使得初始化算子的设置。

wd2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1000, 10], stddev = 0.03), name = 'wd2')
bd2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([10], stddev = 0.01), name = 'bd2')

dense_layer2 = tf.matmul(dense_layer1, wd2) + bd2
y_ = tf.nn.softmax(dense_layer2)

cross_entropy = tf.reduce_mean(
   tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = dense_layer2, labels = y))

optimiser = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(cross_entropy)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

init_op = tf.global_variables_initializer()

步骤 7 - 我们应该设置记录变量。这会添加一个摘要来存储数据的准确性。

tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
   merged = tf.summary.merge_all()
   writer = tf.summary.FileWriter('E:\TensorFlowProject')
   
   with tf.Session() as sess:
      sess.run(init_op)
      total_batch = int(len(mnist.train.labels) / batch_size)
      
      for epoch in range(epochs):
         avg_cost = 0
      for i in range(total_batch):
         batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size = batch_size)
            _, c = sess.run([optimiser, cross_entropy], feed_dict = {
            x:batch_x, y: batch_y})
            avg_cost += c / total_batch
         test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict = {x: mnist.test.images, y:
            mnist.test.labels})
            summary = sess.run(merged, feed_dict = {x: mnist.test.images, y:
            mnist.test.labels})
         writer.add_summary(summary, epoch)

   print("\nTraining complete!")
   writer.add_graph(sess.graph)
   print(sess.run(accuracy, feed_dict = {x: mnist.test.images, y:
      mnist.test.labels}))

def create_new_conv_layer(
   input_data, num_input_channels, num_filters,filter_shape, pool_shape, name):

   conv_filt_shape = [
      filter_shape[0], filter_shape[1], num_input_channels, num_filters]

   weights = tf.Variable(
      tf.truncated_normal(conv_filt_shape, stddev = 0.03), name = name+'_W')
   bias = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_filters]), name = name+'_b')

#Out layer defines the output
   out_layer =
      tf.nn.conv2d(input_data, weights, [1, 1, 1, 1], padding = 'SAME')

   out_layer += bias
   out_layer = tf.nn.relu(out_layer)
   ksize = [1, pool_shape[0], pool_shape[1], 1]
   strides = [1, 2, 2, 1]
   out_layer = tf.nn.max_pool(
      out_layer, ksize = ksize, strides = strides, padding = 'SAME')

   return out_layer

if __name__ == "__main__":
run_cnn()

以下是上述代码生成的输出 -

See @{tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2}.

2018-09-19 17:22:58.802268: I
T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140]
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to
use: AVX2

2018-09-19 17:25:41.522845: W
T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:101] Allocation
of 1003520000 exceeds 10% of system memory.

2018-09-19 17:25:44.630941: W
T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:101] Allocation
of 501760000 exceeds 10% of system memory.

Epoch: 1 cost = 0.676 test accuracy: 0.940

2018-09-19 17:26:51.987554: W
T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:101] Allocation
of 1003520000 exceeds 10% of system memory.