第七课 TensorFlow实现卷积神经网络
TensorFlow实现卷积神经网络
一 本节课程介绍
1.1 知识点
1、卷积神经网络介绍;
2、TensorFlow实践CNN网络;
二 课程内容
2.1 卷积神经网络基本介绍
卷积神经网络是一种使用卷积结构构建的神经网络模型,其特点是局部感知、权值共享,池化减少参数和多层次结构。
其基本结构包括输入层、卷积层、降采样和全连接输出层。其中每一层都由卷积核对图像进行卷积计算,将计算到的矩阵称称为特征图,特征图在原图像所映射的区域称之为感受野。一般而言,第一个卷积层的感受野大小等于卷积核大小,而之后的卷积层的感受野大小都与之前的每一个卷积核大小和步长有关。下面开始介绍卷积核和步长的基本概念。
2.1.1 卷积核和步长
其中卷积核包括卷积核尺寸、输入通道数和输出通道数。如(5,5,32,64)意思为64个32通道的5*5卷积核和输入进行卷积得到64个卷积结果。其中卷积的计算按照逐个元素相乘再求和的方式进行操作。而每一个卷积移动的长度即为其卷积步长。
在卷积核概念中,还用到了padding。即为了解决卷积操作中图像越来越小和边界信息丢失的问题。Padding分为以下两种:
(1)valid padding:不进行任何处理,只使用原始图像,不允许卷积核超出原始图像边界;
(2)same padding:进行填充,允许卷积核超出原始图像边界,并使得卷积后结果的大小与原来的一致。
2.1.2 pooling池化
池化层的作用在于减少各个特征的维度,以达到减少计算量的目的。一般而言池化层常常位于每个卷积层之后,用来减少计算和防止过拟合的作用。其中池化层的计算方式和卷积层类似,都是各元素相乘相加的方式,不同点在与卷积核的是有着训练参数的,而池化层没有训练参数,目的只是为了减少计算。其中池化层分为以下两个类别:
(1)最大池化(max pooling):从窗口修正图中选取最大的元素;
(2)平均池化(average pooling):从窗口特征图中求出平均
2.1.3 CNN特点
局部感受野:卷积神经网络通过使用卷积核提取局部特征,然后在深层次对不同神经元感受的区域特征进行综合即可以得到全局信息,同时也可以减少连接的数目。
权值共享:在不同的神经元之间共享参数可以减少模型的计算量,而权值共享就是对图像使用相同的卷积核进行卷积操作,这样卷积层的所有神经元即可以检测到图像不同位置的相同特征,其主要的作用也在于检测不同位置的同一类型特征,即可以实现图像的小范围平移,即平移不变性。
三 实验测试
3.1 预定义
首先要导入库:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
(1)然后读取手写字体的数据集,并将其转为onehot编码,即不同的图像特征使用不同的编码方式表示。
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data_bak/', one_hot=True)
(2)对计算会话上下文初始化,在TensorFlow中数字的计算依赖于会话的结构:
sess = tf.InteractiveSession()
(3)定义模型中的W变量,符合正太分布的初始化,标准差设为0.1:
def weight_variable(shape):initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)return tf.Variable(initial)
(4)定义b变量,初始化为常数:
def bias_variable(shape):initial = tf.constant(0.1, shape=shape)return tf.Variable(initial)
(5)定义卷积层函数,其中x为输入的图像数据,w为卷积的参数,其中stride为定义的步长,padding使用same的方式:
def conv2d(x, W):return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
(6)定义池化层函数,其中x为输入的图像数据,w为卷积的参数,其中stride为定义的步长(为了达到压缩数据的目的,使用步长为2),padding使用same的方式:
def max_pool_2x2(x):return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
3.2 模型结构搭建
(1)TensorFlow中对于输入和输出需要使用占位符的方式进行建立,因为输入的图像尺寸为2828,故需要将一维的输入向量转为二维的图片结构,即从1784的形式转为原始的28*28的结构。
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
(2)定义第一个卷积层,这里的[3,3, 1, 32]代表卷积核尺寸为33,1个颜色通道,32个不同的卷积核,然后使用conv2d函数进行卷积操作,并加上偏置项,接着再使用ReLU激活函数进行非线性处理,最后,使用最大池化函数max_pool_22对卷积的输出结果进行池化操作。
W_conv1 = weight_variable([3, 3, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
(3)定义第二个卷积层,这里的[5,5,32,64]代表卷积核尺寸为55,32个输入通道,64个输出不同的卷积核,然后使用conv2d函数进行卷积操作,并加上偏置项,接着再使用ReLU激活函数进行非线性处理,最后,使用最大池化函数max_pool_22对卷积的输出结果进行池化操作。
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
(4)因为前面经历了两次步长为22的最大池化,所以边长已经只有1/4了,图片尺寸由2828变成了77,经过了两次池化,每次池化变1/2。而第二个卷积层的卷积核数量为64,其输出的tensor尺寸即为77*64。我们使用tf.reshape函数对第二个卷积层的输出tensor进行变形,将其转成一维的向量。然后连接一个全连接层,隐含节点为1024,并使用ReLU激活函数,特征组合。
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
(5)使用softmax激活函数进行分类,对全连接层加和分类即可。
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2)
3.3 优化器和损失函数
这里我们使用Adam损失函数,学习率为0.01,使用交叉熵损失用于分类。
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
3.4 模型迭代训练和评估
(1)设置模型计算准确率。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
(2)模型迭代训练
accuracys=[]
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):batch = mnist.train.next_batch(50)if i % 10 == 0:train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})print("step :%d, |training accuracy :%g" % (i, train_accuracy))accuracys.append(train_accuracy)train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
3.5 可视化绘图
根据准确率绘制评估图。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(accuracys)
plt.show()
四 思考与作业
(1)尝试调优模型(从学习率、batchsize和模型结构等方面尝试)
(2)尝试使用TensorFlow实现训练生成图片,即输入文字1生成图片1
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解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57