机器学习入门手写数字识别手写数字识别应用

转载

kekenai 2023-12-17 23:37:27

文章标签 机器学习入门手写数字识别深度学习人工智能 python 全连接 文章分类 机器学习人工智能

重学深度学习系列—LeNet5实现手写数字识别(TensorFlow2-mnist数据集)

文章目录

重学深度学习系列---LeNet5实现手写数字识别(TensorFlow2-mnist数据集)

我的环境：
一、LeNet5简单介绍
二、LeNet-5代码实现
三、训练
四、对图片进行预测
五、训练过程截图：
参考资料

我的环境：

TensorFlow2.3.0 、Pycharm、Windows10

代码已发布在码云上：https://gitee.com/jiangyi-yan/re-learning-and-deep-learning/tree/master/1.LeNet5_Mnist

或者在百度网盘下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1J–9eUJMDB9SbRB5xwIr8Q
提取码：2022
–来自百度网盘超级会员V4的分享

一、LeNet5简单介绍

LeNet-5模型由LeCun等人于1998年提出，主要用于手写数字识别和英文字符识别，是卷积神经网络的鼻祖，其网络结构简单，却能取到良好的识别的效果。在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到99.2%的准确率。

论文链接：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf

其网络结构图如下：

机器学习入门手写数字识别手写数字识别应用_人工智能

可以看到LeNet5网络有7层：

1.第1层：卷积层

输入：原始的图片像素矩阵（长度、宽度、通道数），大小为32×32×1；

参数：滤波器尺寸为5×5，深度为6，不使用全0填充，步长为1；

输出：特征图，大小为28×28×6。

分析：因为没有使用全0填充，所以输出尺寸 = 32 - 5 + 1 = 28，深度与滤波器深度一致，为6。

2.第2层：池化层

输入：特征图，大小为28×28×6；

参数：滤波器尺寸为2×2，步长为2；

输出：特征图，大小为14×14×6。

3.第3层：卷积层

输入：特征图，大小为14×14×6；

参数：滤波器尺寸为5×5，深度为16，不使用全0填充，步长为1；

输出：特征图，大小为10×10×16。

分析：因为没有使用全0填充，所以输出尺寸 = 14 - 5 + 1 = 10，深度与滤波器深度一致，为16。

4.第4层：池化层

输入：特征图，大小为10×10×16；

参数：滤波器尺寸为2×2，步长为2；

输出：特征图，大小为5×5×6。

5.第5层：全连接层

输入节点个数：5×5×16 = 400；

参数个数：5×5×16×120+120 = 48120；

输出节点个数：120。

6.第6层：全连接层

输入节点个数：120；

参数个数：120×84+84 = 10164；

输出节点个数：84。

7.第7层：全连接层

输入节点个数：84；

参数个数：84×10+10 = 850；

输出节点个数：10。

二、LeNet-5代码实现

# LeNet5网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 第1层-卷积层 滤波器尺寸5*5,6个
    keras.layers.Conv2D(6,5),
    # 第2层-池化层,滤波器尺寸为2×2，步长为2
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
    keras.layers.ReLU(),
    # 第3层-卷积层 滤波器尺寸5*5,16个
    keras.layers.Conv2D(16,5),
    # 第4层-池化层,滤波器尺寸为2×2，步长为2
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
    keras.layers.ReLU(),
    keras.layers.Flatten(), # 拉平之后方便做全连接
    # 第5层-全连接层
    keras.layers.Dense(120,activation='relu'),
    # 第6层-全连接层
    keras.layers.Dense(84,activation='relu'),
    # 第7层-全连接层
    keras.layers.Dense(10,activation='softmax') # 最后输出10类,0-9的数字
])

由于MNIST数据集图片大小是28×28的，所以在训练时可以把卷积核尺寸调小为3×3。当然，不修改也没问题。

三、训练

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__) # 打印出TensorFlow的版本

# 设置一次送入GPU的量
batchsize = 32

# LeNet5网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 第1层-卷积层 滤波器尺寸5*5,6个
    keras.layers.Conv2D(6,5),
    # 第2层-池化层,滤波器尺寸为2×2，步长为2
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
    keras.layers.ReLU(),
    # 第3层-卷积层 滤波器尺寸5*5,16个
    keras.layers.Conv2D(16,5),
    # 第4层-池化层,滤波器尺寸为2×2，步长为2
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2),
    keras.layers.ReLU(),
    keras.layers.Flatten(), # 拉平之后方便做全连接
    # 第5层-全连接层
    keras.layers.Dense(120,activation='relu'),
    # 第6层-全连接层
    keras.layers.Dense(84,activation='relu'),
    # 第7层-全连接层
    keras.layers.Dense(10,activation='softmax') # 最后输出10类,0-9的数字
])


model.build(input_shape=(batchsize,28,28,1)) # 28*28*1 1个通道

# 打印出网络结构
model.summary()

# 编译
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              loss = keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# 数据预处理
def preprocess(x,y):
    x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) / 255
    x = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) #
    y = tf.one_hot(y,depth=10)
    return x,y

# 加载数据集
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 查看类型
print('x_train=',type(x_train))
print('y_train=',type(y_train))

train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train))
print('train_db=',type(train_db))
train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据
train_db = train_db.batch(128)
train_db = train_db.map(preprocess)

test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test))
print('test_db=',type(test_db))
test_db = test_db.shuffle(10000)
test_db = test_db.batch(128)
test_db = test_db.map(preprocess)

# 开始训练
model.fit(train_db,epochs=10)

# 在测试集上验证
model.evaluate(test_db)

# 保存训练的模型
model.save('./lenet5.h5')

四、对图片进行预测

前面已经训练过并已经保存了训练后的模型，因此可以调用模型进行预测。

from PIL import Image
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import cv2

# 加载模型
model = load_model('./model/lenet5.h5')

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

    y = 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('the number is :', np.argmax(y[0]))


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread('./imgs/1.jpg', 0)
    img = cv2.resize(img, (28, 28))
    cv2.imwrite('./test.jpg', img)
    predict('./test.jpg')

我们预测的图片可以是任意尺寸的，但是送入网络预测时都必须resize成28×28的，这里由于我不太熟悉image库，格式调整起来比较麻烦，所以我先用opencv库进行resize再保存下来，然后对这张图片进行预测（比较笨的方法）。

预测结果：

机器学习入门手写数字识别手写数字识别应用_机器学习入门手写数字识别_02