Tensorflow2.1 MNIST图像分类实现思路分析

时间:2022-11-22 我是王大你是谁人气:0

前言

之前工作中主要使用的是 Tensorflow 1.15 版本，但是渐渐跟不上工作中的项目需求了，而且因为 2.x 版本和 1.x 版本差异较大，所以要专门花时间学习一下 2.x 版本，本文作为学习 Tensorflow 2.x 版本的开篇，主要介绍了使用 cpu 版本的 Tensorflow 2.1 搭建深度学习模型，完成对于 MNIST 数据的图片分类的任务。

主要思路和实现

(1) 加载数据，处理数据

这里是要导入 tensorflow 的包，前提是你要提前安装 tensorflow ，我这里为了方便直接使用的是 cpu 版本的 tensorflow==2.1.0 ，如果是为了学习的话，cpu 版本的也够用了，毕竟数据量和模型都不大。

import tensorflow as tf

这里是为了加载 mnist 数据集，mnist 数据集里面就是 0-9 这 10 个数字的图片集，我们要使用深度学习实现一个模型完成对 mnist 数据集进行分类的任务，这个项目相当于 java 中 hello world 。

mnist = tf.keras.datasets.mnist

这里的 (x_train, y_train) 表示的是训练集的图片和标签，(x_test, y_test) 表示的是测试集的图片和标签。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

每张图片是 28*28 个像素点（数字）组成的，而每个像素点（数字）都是 0-255 中的某个数字，我们对其都除 255 ，这样就是相当于对这些图片的像素点值做归一化，这样有利于模型加速收敛，在本项目中执行本操作比不执行本操作最后的准确率高很多，在文末会展示注释本行情况下，模型评估的指标结果，大家可以自行对比差异。

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

(2) 使用 keras 搭建深度学习模型

这里主要是要构建机器学习模型，模型分为以下几层：

第一层要接收图片的输入，每张图片是 28*28 个像素点组成的，所以 input_shape=(28, 28)
第二层是一个输出 128 维度的全连接操作
第三层是要对第二层的输出随机丢弃 20% 的 Dropout 操作，这样有利于模型的泛化

第四层是一个输出 10 维度的全连接操作，也就是预测该图片分别属于这十种类型的概率

 model = tf.keras.models.Sequential([
   tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
   tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
   tf.keras.layers.Dropout(0.2),
   tf.keras.layers.Dense(10)
 ])

(3) 定义损失函数

这里主要是定义损失函数，这里的损失函数使用到了 SparseCategoricalCrossentropy ，主要是为了计算标签和预测结果之间的交叉熵损失。

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

(4) 配置编译模型

这里主要是配置和编译模型，优化器使用了 adam ，要优化的评价指标选用了准确率 accuracy ，当然了还可以选择其他的优化器和评价指标。

model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

(5) 使用训练数据训练模型

这里主要使用训练数据的图片和标签来训练模型，将整个训练样本集训练 5 次。

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

训练过程结果输出如下：

Train on 60000 samples
Epoch 1/5
60000/60000 [==============================] - 3s 43us/sample - loss: 0.2949 - accuracy: 0.9144
Epoch 2/5
60000/60000 [==============================] - 2s 40us/sample - loss: 0.1434 - accuracy: 0.9574
Epoch 3/5
60000/60000 [==============================] - 2s 36us/sample - loss: 0.1060 - accuracy: 0.9676
Epoch 4/5
60000/60000 [==============================] - 2s 31us/sample - loss: 0.0891 - accuracy: 0.9721
Epoch 5/5
60000/60000 [==============================] - 2s 29us/sample - loss: 0.0740 - accuracy: 0.9771
10000/10000 - 0s - loss: 0.0744 - accuracy: 0.9777

(6) 使用测试数据评估模型

这里主要是使用测试数据中的图片和标签来评估模型，verbose 可以选为 0、1、2 ，区别主要是结果输出的形式不一样，嫌麻烦可以不设置

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

评估的损失值和准确率如下：

[0.07444974237508141, 0.9777]

(7) 展示不使用归一化的操作的训练和评估结果

在不使用归一化操作的情况下，训练过程输出如下：

Train on 60000 samples
Epoch 1/5
60000/60000 [==============================] - 3s 42us/sample - loss: 2.4383 - accuracy: 0.7449
Epoch 2/5
60000/60000 [==============================] - 2s 40us/sample - loss: 0.5852 - accuracy: 0.8432
Epoch 3/5
60000/60000 [==============================] - 2s 36us/sample - loss: 0.4770 - accuracy: 0.8724
Epoch 4/5
60000/60000 [==============================] - 2s 34us/sample - loss: 0.4069 - accuracy: 0.8950
Epoch 5/5
60000/60000 [==============================] - 2s 32us/sample - loss: 0.3897 - accuracy: 0.8996
10000/10000 - 0s - loss: 0.2898 - accuracy: 0.9285

评估结果输入如下：

[0.2897613683119416, 0.9285]

所以我们通过和上面的进行对比发现，不进行归一化操作，在训练过程中收敛较慢，在相同 epoch 的训练之后，评估的准确率和损失值都不理想，损失值比第（6）步操作的损失值大，准确率比第（6）步操作低 5% 左右。

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