实现mnist手写数字识别

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前言

实现mnist手写数字识别

一、代码实现

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

import matplotlib as plt

from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras import layers

(train_images,train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# train_images.shape: (60000,28,28) 6万张图像，每一张图像都是28*28的像素图片。

# 构建神经网络
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))
# 几分类就写几，这里是10分类。
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# compile(编译)：损失函数、优化器、在训练和测试过程中需要监控的指标
# metrics：指标列表，对于分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']，均方误差回归损失用mse
# 多分类损失用'categorical_crossentropy'，二分类损失用'binary_crossentropy'
network.compile(optimizer='rmsprop',
               loss='categorical_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])

# 数据处理：将其变换为网络要求的形状，并且进行归一化
train_images = train_images.reshape((60000, 28*28))
train_images = train_images.astype('float32')/255

test_images = test_images.reshape((10000, 28*28))
test_images = test_images.astype('float32')/255

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# to_categorical：将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。即将原有的类别向量转换为独热编码的形式。
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

# 开始训练
network.fit(train_images, train_labels, epochs=20, batch_size=128)

# 评估
test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels)
print(test_loss, test_acc)

二、一些注意问题

2-1、网络构建方式

可以是(通过构建器创建)：

network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

也可以是（通过add方法构建）：

network = models.Sequential([
	layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)),
	layers.Dense(10, activation='softmax'),
])

2-2、确定模型输入数据的规格

第一层需要通过参数传递告知模型数据规格，后边的层不需要，因为可以自动的根据第一层的输出进行推导。
通过input_shape参数：

network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))

也可以通过input_dim参数设定，和上边的含义类似：

network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_dim=28*28))

注意：input_shape=(2828,)代表的是输入的数据是2828维的一阶向量。input_shape的格式是元组，所以必须写为(28*28,)这种形式。

2-3、全连接层内部的张量运算

例子：

keras.layers.Dense(512, activation='relu')

注解：输入一个2D张量，返回另一个2D张量。函数如下所示
公式表示：output = relu(dot(w, input) + b)
即：输入张量和张量w（给定形状的随机张量）之间的点积运算（dot），得到的2D张量与向量b之间的加法运算，最后经过relu激活函数（即max（x，0）），relu运算和加法运算都是逐元素运算。

2-4、有关于点积的一些理解

keras.layers.Dense(512, activation='relu')

注意：两个向量之间的点积是一个标量，而且只有元素个数相同的向量之间才能做点积, 逐元素相乘然后相加。

import numpy as np
np.dot([1, 2],[3,4])
# 输出
# 11

一般：两个矩阵之间的点积，对于两个矩阵x和y，当且仅当x.shape[1] == y.shape[0] 时，你才可以对它们做点积，得到的结果是一个形状为(x.shape[0], y.shape[1])的矩阵，即x的行与y的列相乘后的和相加。

np.dot([[1, 2],[1,2]], [[3, 4],[3,4]])
# 输出
# array([[ 9, 12],
#       [ 9, 12]])

参考文章：
通过Sequential快速搭建tensorflow模型.
Input_shape参数.
Keras中文文档.

优化器optimizers.
目标函数objectives.
Sequential模型方法.

总结

有些事情努力了就好啦，虽然结果惨不忍睹。。。