【tensorflow】4.卷积神经网络详解

本文主要是介绍【tensorflow】4.卷积神经网络详解_MINIST实例，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！

本文中，会搭建一个简单的卷积网络，实现手写体数据集MINIST的识别。
通过本文，可以学到卷积神经网络的一般结构，体会数据的整个流动，重点是体会数据维度的对应关系，理解各层的作用和参数的意义。

2018.5.29更新：重新组织代码。增加测试，采用真实的手写图片进行测试！

采用真实数据做测试，一定要符合MINIST数据集的要求

label是[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]的顺序标号。
image数据必须归一化到[0，1]的阈值化图像

一. 卷积神经网络

所谓卷积神经网络，即神经元与输入数据经行的运算不是简单的线性运算。一般的神经网络中，隐层的神经元于输入进行的是以下操作：

y = w * X + b, f (y) = Y

$y = w*X + b, f(y) = Y$

此处 $f(y)$ 是一个非线性映射，如sigmod函数。如下图

这里写图片描述

而卷积神经网络的神经元，与输入进行的是卷积操作（表面理解就是按模板权值进行的乘加操作，实际上就是一个有关空间的局部线性叠加）。如下图所示（该图中，边缘没有填充（采用valid策略），所以尺寸缩小了，若填充边缘，则卷积不会改变尺寸）（注意‘尺度’和‘尺寸’的区别）

这里写图片描述

由于卷积利用了空间特性，故通常在卷积的时候，需要保留原空间信息——即图片最好不要是向量形式，而是原始的矩阵形式。

卷积层，或者说卷积操作有何意义？

在图像处理中，对图像的滤波通常采用的就是卷积操作，如一个 $3\times3$ 的均值滤波器卷积核（kernel）为{{1，1，1}，{1，1，1}，{1，1，1}}，该kernel的作用是均值平滑去噪。而一个laplace kernel可以用来提取图像的边缘信息！其模板如下

这里写图片描述

所以我们认为卷积层对图像进行一系列的卷积操作，实际上是通过网络学习到的kernel对图像进行信息的提取（比如，若学习到的模板参数正好是laplace模板系数，那么这个neuron进行的就是边缘提取功能）。

网络结构

当然卷积神经网络中，并不是只有卷积层，这里我们来了解以下其他的网络层结构，及其作用。

把握CNN结构，最重要的是掌握样本数据在网络中的流动，维度的变化，尺寸的变化。

下面以本例代码为例，讲解本例的网络结构。网络总体结构如下

这里写图片描述

1. 输入层

维度： $n\times784$

这里n表示的样本数，784是一张图片的 $width\times height$ ,所得得总像素数目。即图像得数据向量。但是由于卷积利用得是原始图像矩阵，故需要一个reshape操作，将图片reshape成原始得 $28\times28\times1$ 的形式。

这个1需要重点理解以下，它表示数据的深度，在输入数据上，表示的是图像的通道，通常彩色图像是3或者4（多了一个透明度alpha）通道（channel），而本文所用的图片都是灰度图，只有一个通道，即深度为1。如下图所示

这里写图片描述

故我们将reshape操作后的数据看作输入层的输出（怪怪的，懂这个意思就是了，反正就是进入卷积网络的数据）

维度： $n\times 28\times 28 \times 1$

之后的层中我们将忽略这个n（这个n通常是一个batch_size，因为送入网络的通常是一批样本数据，而不是整个训练集），只关注一个样本在网络中的流动。

2.第一个卷积层conv1

input： $1\times 28\times 28 \times 1$ ，size是 $28\times 28$
kernel：卷积模板， $3\times 3 \times 1$ ，分别是长，宽，深(depth,channel)
neuron：神经元个数，64个。此处需要理解，一个神经元对图像进行一趟完整的卷积(即卷积模板扫过图像的所有像素)，得到1个卷积结果图（结果也是矩阵）。
out：由neuron得出，输出是64个卷积结果图（称之为特征图，feature map）
parameter：上述分析，可得conv1的卷积参数 $28\times 28 \times 1\times 64$
strides：卷积过程中，描述模板窗口滑动的参数，通常设置为strides = [1, stride, stride, 1]，stride为水平和垂直的kernel滑动步长。
padding：卷积操作会遇到边缘问题（模板移出图像边界），此处需要添加边缘（在外层套一层像素点），增加像素点的策略，内置了两种，’SAME’，表示边缘填充0，’VALID’，表示边缘如果不够一次卷积操作，就是说需要增加边缘像素那么就放弃这一次卷积，进入下一行进行卷积操作。
out_size：这里指单个neuron得到的卷积图像的尺寸，通过input_size 、kernel_size、strides计算得 $28\times 28$ ，由于padding设置了添加’SAME’，会进行边缘填充，故尺寸不会变化。
code：w_conv1 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=std))

conv1 = tf.nn.conv2d(_x, w_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

这里写图片描述

3.第一个池化层

通常，一个卷积层之后会接一个池化层，池化的理解就是下采样(downsample)，个人理解池化有以下作用

降低数据规模
模拟认知的抽象，即精细的高分辨率细节向高层模糊，然后通过后续卷积提取高层语义特征。
实现尺度变换，让各卷积层提取的特征存在尺度上的差异。（这一点在FPN中被用到，但FPN还存在top-down的连接暂且不说）

事实上，卷积层也具有上述两个功能(尺寸是否变化得看padding策略，通常为了方便计算尺寸参数，建议采用’SAME’策略)，但不同的是，卷积层通过卷积（线性叠加）操作具有了提取特征的能力，可以理解为pooling是为了卷积层服务的。Pooling的图示如下（显然池化层会改变尺寸！）

这里写图片描述

常见的池化方式（采样方式）

均值采样，mean-pooling，计算图像被kernel覆盖区域的平均值作为该区域池化后对应的一个像素的值。
最大值采用，max-pooling，计算图像被kernel覆盖区域的最大值作为该区域池化后对应的一个像素的值。

本例中的池化层1，pool1

input： $1\times 28 \times 28 \times 64$
policy：max-pooling
parameter：ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME'，即采样是4个点取一个最大值点，步长也是[2,2]，说明kernel不会重叠，padding采用边缘超出时补0的策略
out： $1\times 14 \times 14 \times 64$
size：从 $28\times 28$ 变到 $14\times 14$

4. 第二个卷积层

input： $1\times 14 \times 14 \times 64$
neuron：128
out： $1\times 14 \times 14 \times 128$ ，得到深度（也称为channel）为128的特征图
size： $14\times 14$ ，不变

5.第二个池化层

input： $1\times 14 \times 14 \times 128$
policy：max-pooling
parameter：ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME'
out： $1\times 7 \times 7 \times 128$
size：从 $14\times 14$ 变到 $7\times 7$

至此，通过两个卷积层（包括其后接的pooling和dropout），从原图得到了深度为128的 $7\times 7$ 的特征图，之后需要将这个所得的特征图，reshape成特征向量，然后进行分类任务，做分类任务的时候，可以用神经网络方法，也可以用其他机器学习方法，本例用的神经网络算法，故reshape之后接了两层全连接层（这两层全连接层各有作用，下文说明）。

1*7*7*128 reshape 1*6272*1 #这里第一个维度表示的样本数，此出为1，表示一个样本
feature_vector = tf.reshape(conv2_out, [-1,_w['w_fc1'].get_shape().as_list()[0]])

6.第一层全连接

深层网络和浅层网络相比有什么优势呢？
简单来说深层网络能够表达力更强。事实上，一个仅有一个隐藏层的神经网络就能拟合任何一个函数，但是它需要很多很多的神经元。而深层网络用少得多的神经元就能拟合同样的函数。也就是为了拟合一个函数，要么使用一个浅而宽的网络，要么使用一个深而窄的网络。而后者往往更节约资源。
但深层网络的缺点是，不太容易训练。

经验上，相比于浅层但多neuron网络，我们更倾向于使用少的neuron的多层网络。

上述理论和这里的第一个连接层的作用并没有特别大的关系，但是还是想提一下。本例中的第一层全连接什么作用呢？

我认为，最主要的作用就是降维：图像得到的特征向量有6272维，这里我们通过第一层全连接，降到1024维。

input： $1 \times 6272 \times 1$
neuron：1024个，全连接神经元，即和所有的输入数据按权值相连。
out： $1\times 1024 \times 1$
code：w_fc1 = tf.Variable(tf.random_normal([7 * 7 * 128, 1024], stddev=std))
fc1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(feature_vector, w_fc1, b_fc1)) # relu激活函数

7.第二层全连接

这一层全连接，直接输出分类结果，可以在后面添加softmax层，输出个分类的得分（概率），然后loss 使用logistic loss，当然，这等效于不加softmax，但后续的cost function用softmax_cross_entropy_with_logits，代码如下（事实上，logistic loss 和 cross entropy loss 殊途同归）

# 代码引用自：http://blog.csdn.net/caimouse      
import tensorflow as tf    #our NN's output    
logits = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])  #step1:do softmax    
y = tf.nn.softmax(logits)  #true label    
y_ = tf.constant([[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0],[0.0,0.0,1.0]])    
#step2:do cross_entropy    
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))    
#do cross_entropy just one step    
cross_entropy2 = tf.reduce_sum(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_))  with tf.Session() as sess:    softmax=sess.run(y)    c_e = sess.run(cross_entropy)    c_e2 = sess.run(cross_entropy2)    print("step1:softmax result=")    print(softmax)    print("step2:cross_entropy result=")    print(c_e)    print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=")    print(c_e2) # 输出
'''
step1:softmax result=
[[ 0.09003057  0.24472848  0.66524094][ 0.09003057  0.24472848  0.66524094][ 0.09003057  0.24472848  0.66524094]]
step2:cross_entropy result=
1.22282
Function(softmax_cross_entropy_with_logits) result=
1.22282
'''

上述代码来自：caimouse的博客

本例的第二层全连接用于输出分类，具体细节如下

input： $1 \times 1024 \times 1$
neuron：10个，全连接神经元，输出对应到10个分类的得分。
out： $1\times 10 \times 1$
code：w_fc2 = tf.Variable(tf.random_normal([1024, 10], stddev=std))
out = tf.add(tf.matmul(fc1_out, w_fc2), b_fc2) # 输出层不用激活

至此，本例的网络结构分析完毕，下面上代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @File    : 5_CNN_MINIST.py
# @Time    : 2018/5/29 20:49
# @Author  : hyfine
# @Contact : foreverfruit@126.com
# @Desc    : 建立简单的卷积神经网络结构，实现手写体的识别import input_data
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt# 数据集合
def load_dataset():print('------------ DATA LOADING ------------')# minist数据集采用tensorflow自带的加载脚本input_data.py加载minist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)# 训练集55000，验证集5000，测试集10000# 模型训练的时候，验证集全部输入，我显卡会OOM，所以只用了前1000张做准确率的测试# 测试的时候，没有采用数据集自带的sample，而是自己预处理了手写的数据用于测试print("train shape:", minist.train.images.shape, minist.train.labels.shape)print("test  shape:", minist.test.images.shape, minist.test.labels.shape)print("valid shape:", minist.validation.images.shape, minist.validation.labels.shape)print("----------MNIST loaded----------------")return {'train': minist.train, 'test': minist.test, 'valid': minist.validation}# 定义网络结构，预定义网络参数
def net_params():# 网络中的参数（输入，输出，权重，偏置）n_input = 784n_out = 10# 标准差std = 0.1w = {'w_conv1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=std)),'w_conv2': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128], stddev=std)),# 此处的7*7是前两层卷积池化之后的尺寸，是通过网络结构参数，计算出来的'w_fc1': tf.Variable(tf.random_normal([7 * 7 * 128, 1024], stddev=std)),'w_fc2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_out], stddev=std))}b = {'b_conv1': tf.Variable(tf.zeros([64])),'b_conv2': tf.Variable(tf.zeros([128])),'b_fc1': tf.Variable(tf.zeros([1024])),'b_fc2': tf.Variable([tf.zeros([n_out])])}print('-------------- CNN_NET READY! --------------')return {'input_len': n_input, 'output_len': n_out, 'weight': w, 'bias': b}# 前向传播过程。（各网络层的连接）
def forward_propagation(_x, _w, _b, _keep_ratio):# 1.将输入x向量矩阵化，因为卷积要在图像矩阵上操作_x = tf.reshape(_x, [-1, 28, 28, 1])# 2.第一个卷积+池化+dropoutconv1 = tf.nn.conv2d(_x, _w['w_conv1'], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# 输出归一化（保证下一层的输入数据是经过归一化的）# _mean, _var = tf.nn.moments(conv1, [0, 1, 2])# conv1 = tf.nn.batch_normalization(conv1, _mean, _var, 0, 1, 0.0001)# 激活函数，activationconv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, _b['b_conv1']))# 推荐数据流动过程中查看shape变化情况print('conv1:', conv1.shape)# 池化pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')print('pool1:', pool1.shape)# 失活，dropoutout_conv1 = tf.nn.dropout(pool1, _keep_ratio)# 3.第二个卷积+池化+dropoutconv2 = tf.nn.conv2d(out_conv1, _w['w_conv2'], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# _mean, _var = tf.nn.moments(conv1, [0, 1, 2])# conv1 = tf.nn.batch_normalization(conv1, _mean, _var, 0, 1, 0.0001)# 激活函数，activationconv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, _b['b_conv2']))print('conv2:', conv2.shape)# 池化pool2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')print('pool2:', pool2.shape)# 失活，dropoutout_conv2 = tf.nn.dropout(pool2, _keep_ratio)# 4.向量化，之后的全连接的输入应该是一个样本的特征向量feature_vector = tf.reshape(out_conv2, [-1, _w['w_fc1'].get_shape().as_list()[0]])print('feature_vector:', feature_vector.shape)# 5.第一个 full connected layer，特征向量降维fc1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(feature_vector, _w['w_fc1']), _b['b_fc1']))fc1_do = tf.nn.dropout(fc1, _keep_ratio)print('fc1:', fc1.shape)# 6.第二个 full connected layer，分类器out = tf.add(tf.matmul(fc1_do, _w['w_fc2']), _b['b_fc2'])print('fc2:', out.shape)return out# 训练过程
def training(train, valid):# 先得到网络参数params = net_params()n_input = params['input_len']n_out = params['output_len']w = params['weight']b = params['bias']keep_ratio = tf.placeholder(tf.float32)# 输入数据，及其对应的真实labels，这里用placeholder占位x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_out])y_ = forward_propagation(x, w, b, keep_ratio)# 训练任务：优化求解最小化costcost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=y_, labels=y))lr = 0.01optm = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)# 计算准确率，用以衡量模型result_bool = tf.equal(tf.argmax(y_, 1), tf.argmax(y, 1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(result_bool, tf.float32))init = tf.global_variables_initializer()sess = tf.Session()sess.run(init)print('------- Start Training! ----------')# 训练参数epochs = 20display_step = 1# 本人是cpu版本tensorflow，全部样本训练太慢，这里选用部分数据，且batch_size也较小batch_size = 200# batch_count = 100batch_count = int(train.num_examples / batch_size)for epoch in range(epochs):avg_cost = 0.batch_x, batch_y = None, None# 分批次进行最小化loss的训练过程for batch_index in range(batch_count):batch_x, batch_y = train.next_batch(batch_size)feeds = {x: batch_x, y: batch_y, keep_ratio: 0.6}sess.run(optm, feed_dict=feeds)avg_cost += sess.run(cost, feed_dict=feeds)avg_cost /= batch_count# 检查当前模型的准确率，查看拟合情况if epoch % display_step == display_step - 1:feed_train = {x: batch_x, y: batch_y, keep_ratio: 1}# 全部的验证集都会OOM，所以只取前1000张feed_valid = {x: valid.images[:1000], y: valid.labels[:1000], keep_ratio: 1}ac_train = sess.run(accuracy, feed_dict=feed_train)ac_valid = sess.run(accuracy, feed_dict=feed_valid)print('Epoch: %03d/%03d cost: %.5f train_accuray:%0.5f valid_accuray:%0.5f' % (epoch + 1, epochs, avg_cost, ac_train, ac_valid))print('------- TRAINING COMPLETE ------------')# 保存模型saver = tf.train.Saver()# 这里后缀名ckpt，表示checkpoint，这个可以任意save_path = saver.save(sess, 'model/cnn_mnist_model.ckpt')print(save_path)print('------ MODEL SAVED --------------')def image_preprocess(file_path: str):"""读取图片并返回图片的预处理之后的数据，预处理包括（resize、reshape、threshold）:param file_path: 图片的地址:return: numpy.ndarray类型的数据预处理之后的数据"""image = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 默认双线性插值resizeimage = cv2.resize(image, (28, 28))# 二值化ret, image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 为了强化图像，再进行腐蚀和膨胀操作(这里因为经过反向二值化，应该做闭操作)# kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)# image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 显示图片（查看二值效果）# plt.imshow(image)# plt.show()# 归一化image = image / 255.image = image.astype(np.float32)return np.reshape(image, [1, 784])def test():# 先得到网络参数params = net_params()n_input = params['input_len']n_out = params['output_len']w = params['weight']b = params['bias']keep_ratio = tf.placeholder(tf.float32)x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_out])y_ = forward_propagation(x, w, b, keep_ratio)# 求具体的分类结果result = tf.argmax(tf.nn.softmax(y_), 1)init = tf.global_variables_initializer()sess = tf.Session()sess.run(init)# 加载模型saver = tf.train.Saver()saver.restore(sess, 'model/cnn_mnist_model.ckpt')print('---------- Model restored! ------------')# 进行测试print('---------- TESTING ---------------------')# 输入图像img_path = 'data/mini_test_2_original.png'test_2 = image_preprocess(img_path)img_path = 'data/mini_test_3_original.png'test_3 = image_preprocess(img_path)img_path = 'data/mini_test_7_original.png'test_7 = image_preprocess(img_path)img_path = 'data/mini_test_8.png'test_8 = image_preprocess(img_path)# 组成输入矩阵test_input = np.vstack((test_2, test_3, test_7, test_8))# 输入网络计算feed_test = {x: test_input, keep_ratio: 1}result = sess.run(result, feed_dict=feed_test)print('------------ 测试结果 --------------')for i, v in enumerate(result):print('第%d个输入的是：%d' % (i + 1, v))# 查看具体的得分情况print(sess.run(y_, feed_dict=feed_test))if __name__ == '__main__':#data_set = load_dataset()#training(data_set['train'], data_set['valid'])test()