手写数字识别 CNN MNIST_data LeNet

本文主要是介绍手写数字识别 CNN MNIST_data LeNet，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

MNIST_data数据集下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1wble_t39TR4uAgTFZjnSnQ 
提取码：5wxq 

一、CNN识别手写数字

# coding = utf-8
# 2019/7/22  Luckyxxt：有趣的事，Python永远不会缺席！import tensorflow as tf
import time
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
old_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
t1 = time.time()
mnist_data_folder = './MNIST_data'
mnist = input_data.read_data_sets(mnist_data_folder, one_hot=True)
tf.logging.set_verbosity(old_v)
print('mnist.train.images.shape', mnist.train.images.shape)
print('mnist.train.labels', mnist.train.labels.shape)
print('mnist.test.images.shape', mnist.test.images.shape)
print('mnist.test.labels.shape', mnist.test.labels.shape)
'''
1、训练数据 55000训练样本 784 为28 * 28 的像素值 mnist.train.images.shape (55000, 784)
2、训练数据label 10个种类 minist.train.labels (55000, 10)
3、测试数据 10000 minist.test.images.shape (10000, 784)
4、测试数据label 10个种类minist.test.labeld.shape (10000, 10)
'''
# 下面先构建数据流图 最后在会话里面启动
'''
#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。
#等建立session，在会话中，运行模型的时候通过feed_dict()函数向占位符传入数据
#这里建立了两个占位
'''image_place = tf.placeholder(tf.float32, shape=([None, 784]))
label_place = tf.placeholder(tf.float32, shape=([None, 10]))'''
#我们需要创建大量的权重和偏置量
#所以我们定义了两个函数
#权重应用少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度
#用一个较小的正数来初始化偏置项
'''def weight_variable(shape):# tf.truncated_normal从截断的正态分布中输出随机值。# shape表示生成张量的维度，stddev是标准差，均值默认为0initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)# 定义一个图变量，用于在会话中启动return tf.Variable(initial)def bias_variable(shape):# 创建一个常数张量，shape代表张量的维度initial = tf.constant(0.1, shape=shape)# 定义一个图变量，用于在会话中启动return tf.Variable(initial)'''
tf.nn.conv2d (  input/输入图片,filter/滤镜,strides/步幅,padding/是否填充,use_cudnn_on_gpu=None,是否使用cudnn加速，默认为truedata_format=None,name=None)
input是要进行卷积的图片，形状为[ batch, in_height, in_weight, in_channel ]
batch为图片的数量，in_height 为图片高度，in_weight 为图片宽度，in_channel 为图片的通道数(彩色为3，黑白为1)filter/滤镜 也是一个张量，形状为为 [ filter_height, filter_weight, in_channel, out_channels ]
filter_height 为卷积核高度，filter_weight 为卷积核宽度，
in_channel 是图像通道数 ，和 input 的 in_channel 要保持一致，out_channel 是卷积核数量。strides/ 步幅  卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，
[ 1, strides, strides, 1]，第一位和最后一位固定必须是1padding/是否填充 "SAME"是考虑边界，不足的时候用0去填充周围，"VALID"则不考虑
'''
# 定义一个构建卷积层的函数def conv2d(x, W):return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')'''
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)value 卷积层的输入  [batch, height, width, channels]
ksize 池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，不在batch和channels上做池化
strides/ 步幅  卷积时在图像每一维的步长，这是一个一维的向量，
[ 1, strides, strides, 1]，第一位和最后一位固定必须是1
padding/是否填充 "SAME"是考虑边界，不足的时候用0去填充周围，"VALID"则不考虑
'''# 定义一个构建最大池化层的函数def max_pool(x):return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')'''
构建第一层的滤镜矩阵W和偏置量B
表示卷积核的大小为5×5，输入为1，输出为32，即共有32个卷积核(滤镜)
偏置量的值为0.1，因为有32个滤镜 所以有32个偏置量
'''W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])print('W_conv1', W_conv1)
# W_conv1 <tf.Variable 'Variable:0' shape=(5, 5, 1, 32) dtype=float32_ref>
print('b_conv1', b_conv1)
# b_conv1 <tf.Variable 'Variable_1:0' shape=(32,) dtype=float32_ref>
# 改变X的形状࿰

这篇关于手写数字识别 CNN MNIST_data LeNet的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---