神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别

本文主要是介绍神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别，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！

到目前为止，我们已经介绍完了神经网络的基本结构，现在用一个图像识别示例对前面的知识作整体的总结。本专题知识点如下：

• MNIST数据集
• 图像数据转图像
• 神经网络的推理处理
• 批处理

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•  MNIST数据集         

MNIST数据集由0到9的数字图像构成。像素取值在0到255之间。每个图像数据都相应地标有“7”、“2”、“1”等数字标签。MNIST数据集中，训练数据有6万张，测试图像有1万张。一般先用训练数据进行学习，再用学习到的模型(参数)对测试图像进行识别分类。MNIST数据集可以从官网下载，这里我们用python获取已经下载好并做过处理的MNIST数据集的相关信息：

#数据文件：mnist.pkl，大小约54M。
#文件读取，位置
import pandas as pd
network=pd.read_pickle('F:/deep-learning with python/dataset/mnist.pkl')
type(network) #类型：字典
network.keys() #关键字['train_label', 'train_img', 'test_img', 'test_label']
#训练数据形状,(60000, 784),6万个样本，每个样本由784个数据组成(1·28·28)
network['train_img'].shape
network['train_img'][0,:].max()  #第一个样本的最大值255
network['train_img'][0,:].min()  #第一个样本的最小值0，
network['train_label'].shape #训练标签形状(60000,)，由0至9组成的6万个数据
network['train_label'].max() #最大值9
network['train_label'].min() #最小值0
network['train_label']  #训练标签：0~9
network['test_img'].shape #测试数据形状(10000, 784),1万个样本
network['test_label'].shape#测试数据标签形状(10000,)
network['test_label']  #测试标签：0~9

MNIST数据集保存在mnist.pkl，读者可点击：mnist数据集及权重参数下载 进行下载，mnist数据集下载的源码如下：

# coding: utf-8
try:import urllib.request
except ImportError:raise ImportError('You should use Python 3.x')
import os.path
import gzip
import pickle
import os
import numpy as npurl_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
key_file = {'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz','train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz','test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz','test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl"train_num = 60000
test_num = 10000
img_dim = (1, 28, 28)
img_size = 784def _download(file_name):file_path = dataset_dir + "/" + file_nameif os.path.exists(file_path):returnprint("Downloading " + file_name + " ... ")urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path)print("Done")def download_mnist():for v in key_file.values():_download(v)def _load_label(file_name):file_path = dataset_dir + "/" + file_nameprint("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")with gzip.open(file_path, 'rb') as f:labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)print("Done")return labelsdef _load_img(file_name):file_path = dataset_dir + "/" + file_nameprint("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")    with gzip.open(file_path, 'rb') as f:data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)data = data.reshape(-1, img_size)print("Done")return datadef _convert_numpy():dataset = {}dataset['train_img'] =  _load_img(key_file['train_img'])dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label'])    dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img'])dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label'])return datasetdef init_mnist():download_mnist()dataset = _convert_numpy()print("Creating pickle file ...")with open(save_file, 'wb') as f:pickle.dump(dataset, f, -1)print("Done!")def _change_one_hot_label(X):T = np.zeros((X.size, 10))for idx, row in enumerate(T):row[X[idx]] = 1return Tdef load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False):"""读入MNIST数据集Parameters----------normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0one_hot_label : one_hot_label为True的情况下，标签作为one-hot数组返回one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组flatten : 是否将图像展开为一维数组Returns-------(训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签)"""if not os.path.exists(save_file):init_mnist()with open(save_file, 'rb') as f:dataset = pickle.load(f)if normalize:for key in ('train_img', 'test_img'):dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)dataset[key] /= 255.0if one_hot_label:dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])if not flatten:for key in ('train_img', 'test_img'):dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if __name__ == '__main__':init_mnist()

为方便训练和预测，一般以(训练数据，训练标签),(测试数据，测试标签)的形式修改数据格式。

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• 图像数据转图像                                                                                                                                       

​​​​​MNIST数据集是图像数据，每一张图的大小为28像素×28像素，像素值在0至255之间。在MNIST数据集中的形状是以一列数组的形式保存的(784个像素)，因此要显示为图像时需要对数据进行相关转换。PIL是Python的图像库，可用于显示图像，这里我们用它来将MNIST图像数据转换为图像进行显示，方便大家对本主题知识的理解 。

import numpy as np
from PIL import Image
img_data=network['train_img'][1]     #训练数据中第二个样本的图像数据，(784,)
img_label=network['train_label'][1] #训练数据中第2个样本的标签为
print(img_label)                     #  0
img=img_data.reshape(28,28)#转为图像尺寸
print(img.shape)           #(28, 28)
show_img=Image.fromarray(np.uint8(img)) #转换为PIL显示图像的数据格式
show_img.show()                         #图像显示，0

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• 神经网络的推理处理 

前面介绍的PIL库显示的训练数据中的第二个样本的图形是“0”，实际标签也是“0”。所谓神经网络的推理，即利用神经网络对训练数据进行学习(这里我们先直接使用学到的参数，保存在sample_weight.pkl文件中)，利用学到的参数(w,b)对测试数据(test_img)进行识别，然后将识别结果与实际标签(test_label)进行比较，判断推理是否正确。原理如下图：

具体的推理处理过程为：

图像数据有784个像素(28×28)，即输入层有784个神经元，推理的结果是识别数字0到9，因此输出层有10个神经元。此外，为和前面知识点相连，我们在这个神经网络中添加了2个隐藏层，第一个隐藏层有50个神经元，第二个隐藏层有100个神经元，隐藏层中神经元的个数可自己设置。由于本主题不涉及参数的学习，因此我们直接使用已学习到的参数，它保存在文件sample_weight.pkl中，根据我们设计的神经网络的结构，我们应该知道参数的结构。下面是神经网络推理的代码：

parms=pd.read_pickle('F:/deep-learning with python/ch03/sample_weight.pkl')
type(parms)  #字典
parms.keys() #['b1', 'W1', 'b2', 'W2', 'b3', 'W3']
parms['b1'].shape #(50,)
parms['W1'].shape #(784,50)
parms['b2'].shape #(100,)
parms['W2'].shape #(50,100)
parms['b3'].shape #(10,)
parms['W3'].shape #(100,10)     
def predict(parms,x):"""代码同三层神经网络的实现一样，只是将随机参数改为实际学到的参数 6激活函数在前面专题已给出"""W1,W2,W3=parms['W1'],parms['W2'],parms['W3']b1,b2,b3=parms['b1'],parms['b2'],parms['b3']a1=np.dot(x,W1)+b1z1=sigmoid(a1)  #激活函数可在以前的文章中找到a2=np.dot(z1,W2)+b2z2=sigmoid(a2)a3=np.dot(z2,W3)+b3y=softmax(a3)   #激活函数可在以前的文章中找到return ytest_img=network['test_img']  #测试数据
test_label=network['test_label'] #测试标签
accuracy_cnt=0
for i in range(len(test_img)):y=predict(parms,test_img[i])p=np.argmax(y)#获取概率最高的元素的索引if p==test_label[i]:accuracy_cnt+=1
print("识别精度:"+str(float(accuracy_cnt)/len(test_img)))  #0.9352

下面我们对代码做简单介绍，首先提取测试数据和测试标签。接着用for循环逐一取出测试数据中的图像数据，然后用predict()函数进行分类，该函数输出各个标签对应的概率，比如输出[0.1,0.2,0.4…,0.03]，表示“0”的概率为0.1,1的概率为0.2,9的概率为0.03。然后我们取出这个概率列表中的最大值的索引即为分类结果。最后比较神经网络预测的结果和正确解标签(test_label)，对1万张图预测正确的概率作为识别精度（93.52%）。         

在机器学习领域中，一般需要考虑数据预处理，这里我们可将像素0至255可缩小到0至1的范围内(即对所有数据均除以255)，然后再输入至神经网络中，这种将数据限制在某个范围内的处理称为正则化，一般情况下，预处理会改善机器学习模型。读者可比较一下图像数据正则化后神经网络的识别精度。

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• 批处理

 上面只介绍了输入一张图像数据时的处理流程。即每次向神经网络中输入一个由784个元素(原本是一个28·28的二维数组)构成的一维数组后，输出一个有10个元素的一维数组。其数据形状如下：

现在我们想predict()函数一次性打包处理100张图像。为此可把X的形状改为100×784，将100张图片打包作为输入数据。数据形状如下：

可见，输入数据的形状为100×784，输出数据的形状为100×100，这说明了输入的100张图像的推理结果被一次性输出了。例如x[0]、x[1]....x[99]和y[0]、y[1]....y[99]保存了第1、2....到100张图像的图像数据及其推理结果。这种被打包的输入数据被称为批(batch)，批处理主要集中在数据计算上，而不是数据读入，因此批处理可缩短时间开销。下面用代码实现如下：

test_img=network['test_img']  #测试数据
test_label=network['test_label'] #测试标签batch_size=100 #批数量
accuracy_cnt=0 #初始识别精度for i in range(0,len(test_img),batch_size):x_batch=test_img[i:i+batch_size]y_batch=predict(parms,x_batch)p=np.argmax(y_batch,axis=1)#取每列最大值accuracy_cnt+=np.sum(p==t[i:i+batch_size])
print("识别精度:"+str(float(accuracy_cnt)/len(test_img)))

批处理代码核心在于for循环语句添加了步数batch_size，输入predict()函数的参数x由以前的单条数据变为x_batch表示的100条数据，寻找二维数组中每行的最大值所在的列位置使用了参数axis=1。

至此，神经网络的基本知识已经讲解完了，后面的内容主要讲解权重参数的学习！欢迎关注微信公众号“Python生态智联”，学知识，享生活!

这篇关于神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别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！

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