1. 概述
Mnist手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题，本文将介绍如何使用TensorFlow实现基于CNN的Mnist手写数字识别。
2. 数据准备
Mnist数据集是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的数据集。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，代表一个手写数字。为了使用TensorFlow进行训练和测试，我们需要将数据集下载到本地，并将数据集转换为TensorFlow支持的格式。
2.1 下载数据集
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
input_data.read_data_sets()函数将该数据集下载到'MNIST_data'目录中。'one_hot=True'表示标签将被转换为独热编码格式。
2.2 转换数据集
def prepare_data(mnist):
train_data = mnist.train.images.reshape([-1, 28, 28, 1])
train_labels = mnist.train.labels
test_data = mnist.test.images.reshape([-1, 28, 28, 1])
test_labels = mnist.test.labels
return (train_data, train_labels), (test_data, test_labels)
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = prepare_data(mnist)
将数据集转换为TensorFlow支持的格式，将图片的维度由一个784维的向量转换为一个28x28x1的张量。
3. 模型构建
在神经网络中，卷积层和池化层通常是交替出现的。在本文中，我们使用两个卷积层和两个池化层，以及一个连接层和一个输出层。
3.1 卷积层
def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides, padding):
return tf.layers.conv2d(inputs=inputs, filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, activation=tf.nn.relu)
def conv_layers(inputs):
conv1 = conv2d(inputs, filters=32, kernel_size=5, strides=1, padding='same')
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=2, strides=2, padding='same')
conv2 = conv2d(pool1, filters=64, kernel_size=5, strides=1, padding='same')
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=2, strides=2, padding='same')
return pool2
conv2d()函数定义了卷积层的实现方式，使用tf.layers库中的conv2d函数。
conv_layers()函数定义了两个卷积层的结构，每个卷积层都包括卷积、激活和池化操作。
3.2 连接层和输出层
def dense_layers(inputs):
flatten = tf.layers.flatten(inputs)
dense1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=1024, activation=tf.nn.relu)
dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense1, rate=0.4)
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10)
return logits
flatten()函数将张量展平为1D向量，tf.layers.dense()定义连接层和输出层。
3.3 定义模型
def model_fn(features, labels, mode):
logits = dense_layers(conv_layers(features['x']))
predictions = tf.argmax(logits, axis=1, output_type=tf.int32)
if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions={'predictions': predictions})
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=labels))
if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, train_op=train_op)
accuracy = tf.metrics.accuracy(labels=tf.argmax(labels, axis=1), predictions=predictions)
if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops={'accuracy': accuracy})
model_fn()函数定义了模型的结构和训练方式。
4. 模型训练
def train_and_evaluate():
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir='./mnist_convnet_model')
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=lambda: ({"x": train_data}, train_labels), max_steps=10000)
eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=lambda: ({"x": test_data}, test_labels), steps=None, start_delay_secs=30, throttle_secs=60)
tf.estimator.train_and_evaluate(mnist_classifier, train_spec, eval_spec)
使用TensorFlow中的tf.estimator API进行模型训练，train_and_evaluate()函数定义了模型训练和评估的方式。
5. 总结
本文介绍了如何使用TensorFlow实现基于CNN的Mnist手写数字识别。通过将数据集转换为TensorFlow支持的格式、构建模型、训练模型等步骤，我们可以成功实现手写数字识别任务。在实际应用中，我们可以使用更大规模的数据集、更深的模型结构或使用预训练的模型来进一步提高模型的性能。