TensorFlow——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别

MNIST数据集介绍和下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

 

一、数据集介绍：

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集

下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）

 

二、TensorFlow实现MNIST手写数字识别

（1）构建一个只有输入层和输出层的简单神经网络模型，使用二次代价函数和梯度下降算法进行优化；代码如下：

#TensorFlow实现MNIST手写数字识别-简单版本
import tensorflow as tf
#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 
#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
 
#设置每个批次的大小
batch_size=100
#计算一共有多少个批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
 
#定义两个placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
 
#创建一个简单的神经网络（只有输入层和输出层）
Weights=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
biases=tf.Variable(tf.zeros([10]))
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,Weights)+biases)
 
#定义代价函数（均方差函数）
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#定义反向传播算法（使用梯度下降算法）
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
 
#结果存放在一个布尔型列表中(argmax函数返回一维张量中最大的值所在的位置)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))
 
#求准确率(tf.cast将布尔值转换为float型)
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
 
#创建会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化变量
    #训练次数
    for i in range(21):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
 
        acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
        print("Iter"+str(i)+",Testing Accuracy"+str(acc))

　　结果为：

（2）模型同上，使用交叉熵函数和梯度下降算法进行优化，

把上面代码的代价函数改为下面的交叉熵代价函数：

loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction)) 

　　结果为：

（3）构建一个多层的神经网络模型，使用交叉熵函数和梯度下降算法进行优化，添加Dropout防止过拟合；

模型结构如下：

代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 
#载入数据集
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
 
#设置每个批次的大小
batch_size=100
#计算一共有多少个批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
 
#定义三个placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
keep_prob=tf.placeholder(tf.float32)  #存放百分率
 
#创建一个多层神经网络模型
#第一个隐藏层
W1=tf.Variable(tf.truncated_normal([784,2000],stddev=0.1))
b1=tf.Variable(tf.zeros([2000])+0.1)
L1=tf.nn.tanh(tf.matmul(x,W1)+b1)
L1_drop=tf.nn.dropout(L1,keep_prob) #keep_prob设置工作状态神经元的百分率
#第二个隐藏层
W2=tf.Variable(tf.truncated_normal([2000,2000],stddev=0.1))
b2=tf.Variable(tf.zeros([2000])+0.1)
L2=tf.nn.tanh(tf.matmul(L1_drop,W2)+b2)
L2_drop=tf.nn.dropout(L2,keep_prob)
#第三个隐藏层
W3=tf.Variable(tf.truncated_normal([2000,1000],stddev=0.1))
b3=tf.Variable(tf.zeros([1000])+0.1)
L3=tf.nn.tanh(tf.matmul(L2_drop,W3)+b3)
L3_drop=tf.nn.dropout(L3,keep_prob)
#输出层
W4=tf.Variable(tf.truncated_normal([1000,10],stddev=0.1))
b4=tf.Variable(tf.zeros([10])+0.1)
prediction=tf.nn.softmax(tf.matmul(L3_drop,W4)+b4)
 
#定义交叉熵代价函数
loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
#定义反向传播算法（使用梯度下降算法）
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
 
#结果存放在一个布尔型列表中(argmax函数返回一维张量中最大的值所在的位置)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))
 
#求准确率(tf.cast将布尔值转换为float型)
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
 
#创建会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化变量
    #训练次数
    for i in range(21):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys,keep_prob:1.0})
        #测试数据计算出的准确率
        test_acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels,keep_prob:1.0})
        print("Iter"+str(i)+",Testing Accuracy"+str(test_acc))

　　结果为：