cnn图像识别 cnn图像识别 例子

此处摘录一个简单的CNN实例。

例子利用Minist数据集，利用两个卷积层（+两个池化层）和全连接层实现了手写数字照片的识别。

原图reshape为28*28的照片输入。

第一层：卷积层。32个5*5的卷积核，输入为28*28（*1）的照片，输出为28*28*32的照片，也就是把一张照片弄成大小不变的32张照片，1->32实际上是厚度，也就是通道数变了；

第二层：池化层。2*2的池化区域，上下步数为1，输入为28*28的32张照片，输出为14*14的32张照片。即28*28*32->14*14*32；

第三层：卷积层。64个5*5的卷积核，输入为14*14*32的照片，输出为14*14*64的照片。经过第一层把1张照片卷成32张，进一步卷成64张；

第四层：池化层。2*2的池化区域，上下步数为1，输入为14*14的64张照片，输出为7*7的64张照片。即14*14*64->7*7*64；

第五层：全连接层。输入为7*7*64的照片，输出为1024的一维向量。先将照片扁平化为7*7*64长度的一维向量，再拿这个一维向量去映射全连接层。并考虑过拟合，加入drropout层。上面五层激活函数都为relu。

第六层：全连接层。输入为1024一维向量，输出为10的一维向量，进行分类，激活函数为softmax，即多情况分类。此时输出的10长度的一维向量就是预测结果。

本文遇到的函数都在代码里的注释进行了详细说明。

提一下关于神经网络的实现方法和计算方法。总的来说就是每层和每层之间都有权值weight和偏置bias这两个参数，经过训练得出这些参数就可以。实现方法就是矩阵乘法，所以可以看到文中的计算都是h/x_image*W+b，即图像矩阵（不管是经过卷积的图像还是池化后的图像）乘以权值矩阵再加偏执矩阵，这些参数前后传递并优化和改正，最终得到这个这些很多的参数，这些参数就构成了神经网络。有了这些参数后，预测的时候输进去一个照片，经过reshape和一系列计算后，就得出了一个作为预测结果的10长度的一维向量，这就是预测的结果。

本质是一个张量，经过一系列矩阵运算后，得到了一个一维向量，一维向量里面最大的那个数就是对应位置的预测结果。

代码：

# 导入包
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf

# 导入minist数据集，若没有则需要下载，此处可能出现多个错误，如tensorflow包里面没有examples，则需要自行下载，移入tensorflow目录下
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 将数据集的数据进行one_hot编码为向量，one_hot编码又称为一位有效编码，采用N位表示N个状态
# 说明：mnist数据集不能直接使用，需要通过input_data模块进行初始化，否则会报mnist is not defined
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 首先整个来说网络的结构为：image层->conv层->池化层->conv层->池化层->全连接层->全连接层->分类器

# 计算准确度
def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
    global prediction
    y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob:1})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre, 1), tf.argmax(v_ys, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prob: 1})
    return result

# 对权值weight和偏置bias进行初始化，生成随机数进行初始化
# tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
# truncated_normal函数：从截断的正态分布中输出随机值，shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 生成shape形状张量的随机数，标准差为0.1
    return tf.Variable(initial)
# tf.constant函数：创建常量
# tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const',verify_shape=False)
# 第一个参数必须，可以是数字或者列表，后边四个参数可以不要，dtype数据类型，shape表示张量的形状
# 第四个参数name可以是任何内容，主要是字符串就行
# 第五个参数verify_shape默认为False，如果修改为True的话表示检查value的形状与shape是否相符，如果不符会报错
def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape) # 意义为给shape形状的张量都填写值0.1
    return tf.Variable(initial)

# 定义卷积层，x为图片参数，W为权重weight参数
def conv2d(x, W):
    # 直接调用函数tf.nn.conv2d
    # strides为步长，四个参数，strides=[1,x_move,y_move,1]为步长
    # padding：填充像素，两种形式:valid抽取的都在里面的原数据，抽取得到的照片变小，same有一部分在外面填充的是0，抽取得到图片大小不变
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

# 池化层，tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)，
# 第一个参数是输入，也就是照片x,第二个池化窗口的大小，[1, height, width, 1]，第三个窗口在每个维度上的滑动步长[1, stride,stride, 1]
# 返回值依然是一个张量，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式
# shape中的channel，即通道，一般的RGB图片的channel为3（红绿蓝），还有一种情况是channel为每个卷积层中卷积核的数量
def max_poll_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')

# tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)
# dtype：数据类型，shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定）
# placeholder()函数是在神经网络构建graph的时候在模型中的占位，此时并没有把要输入的数据传入模型，它只会分配必要的内存
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])/255.
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # 待会用到一维的dropout7
# 将照片xs进行reshape，变为28*28的照片，reshape=[batch, height, width, channels],此时batch为所有样本照片，最后channel为1，即黑白照片
x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1])


## conv1：定义第一个卷积层
# 此处输入为28*28的照片，经过第一层卷积核为5*5的32个卷积核，每个照片得到28*28的32张照片，经过池化，得到14*14*32
# 首先利用上面的函数初始化定义权值weight和偏置bias，实际意义为32个卷积核，所以第一层卷积过后得到32张图片，bias参数自然为32个，weight参数为5*5*32个
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32]) # patch 5*5，代表卷积核大小，in size 1，out size 32，把高度为1（即黑白照channel为1，以前是3，reshape为1）即5*5*1的映射为高度32即1*1*32，
b_conv1 = bias_variable([32]) # 偏置定义为32个长度
# 利用定义好的卷积函数conv2d函数定义卷积层，本质为weight*照片+bias，最后加了一个激活函数relu进行非线性变化
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) # 输出为28*28*32
h_poll1 = max_poll_2x2(h_conv1) # 进行2*2的max池化，输出为14*14*32


## conv2：定义第二个卷积层
# 卷积核大小不变，但个数变为64个，将以前每张照片映射成的32张又映射一次变为64张
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_poll1, W_conv2) + b_conv2) # 输入为14*14*32，输出为14*14*64
h_poll2 = max_poll_2x2(h_conv2) # 输出为7*7*64

# 全连接层
# 输入为两层卷积过后的照片，即7*7*64，输出为1024的一维向量
# 关于下面两个函数：tf.matmul(a,b,transpose_a=False,transpose_b=False),将矩阵a,b相乘，生成a*b，后面若为true，则转置
# tf.nn.dropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None）
# x为输入的张量，keep_prob为float类型，值表示每个元素被保留下来的概率，设置神经元被选中的概率,
# noise_shape  : 一个1维的int32张量，代表了随机产生“保留/丢弃”标志的shape。
# seed : 整形变量，随机数种子
# name：指定该操作的名字
W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_poll2_flat = tf.reshape(h_poll2, [-1, 7*7*64]) # 将卷积过后的照片转化为一维：[n_samples,7,7,64]->>[n_samples,7*7*64],作为全连接层的参数
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_poll2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 全连接层的参数和计算方法
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 考虑过拟合，加入dropout


# 第二个全连接层，将1024映射成10个数字，输出结果，采用的是softmax激活函数进行分类（多物体类别分类用softmax）
## fc2 layer ##
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

# 此时prediction为预测得出的1*10维张量
# the error between prediction and real data
# 预测和真实数据之间的误差
# 此处tf.reduce_sum是求和操作，求出预测值（即一个10长度的一维向量）各元素之和，reduction_indices=[1]指定轴是第二个，因为ys是n_samples*10
# 此处将真实值ys与预测值的log乘积求和取平均作为损失
# 此为二次代价函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
                                              reduction_indices=[1]))       # loss
# tf.train.AdamOptimizer函数是adam优化算法，是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度较正
# tf.train.AdamOptimizer.__init__(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name='Adam')
# learning_rate为学习速率，beta1为一阶矩估计的指数衰减率，beta2为二阶矩估计的指数衰减率
# 此处minimize包含两个步骤：第一计算loss的梯度，第二用计算得到的梯度来更新对用的变量（即权重），即梯度下降法
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)


# 以上的都为函数模型，接下来保存此模型，进行运行
# 保存模型函数，准备接下来运行
sess = tf.Session()

init = tf.global_variables_initializer() # 初始化参数，因为tf.Variable环境下tf建立的变量是没有初始化的，用此函数进行初始化
sess.run(init) # 运行模型，运行完之后可以sess.close()

# 建立session，在会话中，运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符喂入数据。

# 每50步输出准确率
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
    if i % 50 == 0:
        print(compute_accuracy(
            mnist.test.images[:1000], mnist.test.labels[:1000])) # 传入的参数分别为图片参数和label，输出准确率

此代码涉及到的几个函数：

（1）tf.reduce_mean()：用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。

reduce_mean(input_tensor,
                axis=None,
                keep_dims=False,
                name=None,
                reduction_indices=None)

  ——第一个参数input_tensor： 输入的待降维的tensor；

  ——第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值；

  ——第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度；

  ——第四个参数name： 操作的名称；

  ——第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用。

举例：

import tensorflow.compat.v1 as tf
# 此处因为tensorflow2.0不向下兼容，所以改为这个包
tf.disable_eager_execution()  #可以用于从TensorFlow 1.x到2.x的复杂迁移项目的程序开头

x = [[1, 2, 3],
     [1, 2, 3]]

xx = tf.cast(x, tf.float32)

mean_all = tf.reduce_mean(xx, keepdims=False)
mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keepdims=False)
mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keepdims=False)

with tf.Session() as sess:
    m_a, m_0, m_1 = sess.run([mean_all, mean_0, mean_1])

print(m_a)  # output: 2.0
print(m_0)  # output: [ 1.  2.  3.]
print(m_1)  # output:  [ 2.  2.]

（2）tf.reduce_sum()：用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维。

tf.reduce_sum(
    input_tensor, 
    axis=None, 
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None, 
    keep_dims=None)

• 类似的方法还有：
• tf.reduce_mean()：计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和；
• tf.reduce_max()：计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值；
• tf.reduce_all()：计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）；
• tf.reduce_any()：计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）；

（3）tf.Session()：session是tensorflow为了控制和输出文件的执行的语句。运行session.run()可以得到你想要的执行结果，或者是你要运算的部分。

同时为了解决tf版本不兼容的问题，使用命令tf.compat.v1.Session()可以调用tf1.0中的方法。

同时使用语句tf.compat.v1.disable_eager_execution()。

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
 
matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2],
                       [2]])
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)

因为 product 不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用 Session 来激活 product 并得到计算结果. 有两种形式使用会话控制 Session 。

# method 1
sess = tf.compat.v1.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

# method 2
with tf.compat.v1.Session() as sess:
result2 = sess.run(product)
print(result2)