tensorflow实现KNN识别MNIST

下面我将为您详细讲解如何使用TensorFlow实现KNN识别MNIST数字手写图片的完整攻略。这个过程主要包括以下两个示例：

• 使用TensorFlow实现KNN识别MNIST
• 使用TensorFlow实现基于KNN的手写数字图片识别

示例一：使用TensorFlow实现KNN识别MNIST

准备工作

在开始实现之前，需要安装TensorFlow及MNIST数据集。安装TensorFlow请参考官方文档的安装教程，安装MNIST数据集则可以通过TensorFlow自带的下载脚本实现：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

接下来，我们需要使用欧几里得距离计算一个样本与训练集中每个样本之间的距离。代码如下：

# 计算欧几里得距离
def euclidean_dist(v1, v2):
    return np.sqrt(np.sum(np.power(v1 - v2, 2)))

# 使用KNN算法对图像进行分类
def knn_classify(test_image, train_images, train_labels, k):
    distances = []
    # 计算测试图片与训练集中所有图片的距离
    for i in range(train_images.shape[0]):
        dist = euclidean_dist(train_images[i], test_image)
        distances.append((dist, train_labels[i]))
    # 按距离从小到大排序
    distances.sort(key=lambda x: x[0])
    # 返回距离最小的前k个训练实例的类别标签
    return Counter([x[1] for x in distances[:k]]).most_common(1)[0][0]

使用KNN进行分类

使用上述代码实现对手写数字图片的识别。具体步骤包括：

1. 加载MNIST数据集；
2. 对测试集中每个图片进行预测，并输出结果。

代码如下：

k = 5 # 假定k=5
batch_size = 100
accurate_count = 0
for i in range(mnist.test.images.shape[0] // batch_size):
    test_images = mnist.test.images[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
    test_labels = mnist.test.labels[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
    for j in range(batch_size):
        predicted_label = knn_classify(test_images[j], mnist.train.images, mnist.train.labels, k)
        true_label = np.argmax(test_labels[j])
        if predicted_label == true_label:
            accurate_count += 1
accuracy = accurate_count / mnist.test.images.shape[0]
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

这里我们假设K=5，对测试集中的每个图片进行预测。最后输出分类准确率。

示例二：使用TensorFlow实现基于KNN的手写数字图片识别

准备工作

在开始实现之前，需要安装TensorFlow及MNIST数据集。安装TensorFlow请参考官方文档的安装教程，安装MNIST数据集则可以通过TensorFlow自带的下载脚本实现，同示例一。

网络架构

我们使用TensorFlow实现基于KNN的手写数字图片识别。我们采用的网络架构如下所示：

1. 输入层：将手写数字图片简化为一维向量，作为神经网络的输入；
2. 输出层：根据输入图片，计算出图片属于数字0 ~ 9的概率；
3. KNN层：对输出层的结果进行KNN分类，得到最终的分类结果。

网络实现

由于网络架构中包含了KNN层，因此我们需要实现一个KNN层，来完成对输出层的分类任务。

# 定义KNN层
class KNNLayer(Layer):

    def __init__(self, k, **kwargs):
        super(KNNLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.k = k

    def build(self, input_shape):
        self.train_labels = self.add_weight(name='train_labels', shape=(60000,), initializer='uniform', trainable=False)
        super(KNNLayer, self).build(input_shape)

    def euclidean_dist(self, v1, v2):
        return tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(v1 - v2)))

    def call(self, inputs):
        outputs = []
        for test_instance in inputs:
            distances = []
            for i in range(self.train_labels.shape[0]):
                dist = self.euclidean_dist(self.train_labels[i], test_instance)
                distances.append((dist, i))
            distances.sort(key=lambda x: x[0])
            indices = [x[1] for x in distances[:self.k]]
            labels = [self.train_labels[i] for i in indices]
            counter = tf.math.bincount(tf.cast(labels, tf.int32), minlength=10)
            output = tf.expand_dims(tf.argmax(counter, axis=0), axis=0)
            outputs.append(output)
        return tf.concat(outputs, axis=0)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], 1)

我们还需要实现一个自定义的softmax层，这里不详细展开。

接下来，我们可以使用TensorFlow来定义我们的网络模型，并进行训练和测试。

# 定义模型
model = Sequential([
    Dense(512, input_shape=(784,), activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax'),
    KNNLayer(5)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(mnist.train.images, mnist.train.labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(mnist.test.images, mnist.test.labels))

# 测试模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(mnist.test.images, mnist.test.labels)
print("Test Loss: {:.4f}, Test Accuracy: {:.2f}%".format(test_loss, test_accuracy * 100))

这里，我们共训练10个epochs，batch size设置为128。测试时直接使用evaluate函数得到损失和准确率。