本文主要是尝试搭建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并用它来训练MNIST数据集。
1. CNN简介
卷积神经网络（Convolutional neural network）属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量，是目前语音分析和图像识别领域研究的热点。
和传统神经网络相比，卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层（pooling layer,又叫下采样层）。
（1）卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射。
（2）池化层通过汇聚特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低网络的复杂度，池化层最常见的包括最大值池化（max pooling）和平均值池化（average pooling）。
2. 基于MNIST数据集的CNN实现
实现代码如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jul 24 21:48:37 2017
@author: Administrator
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
'''
1.构建模型
'''
#定义输入数据并预处理数据
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)
trX,trY,teX,teY = mnist.train.images,mnist.train.labels,mnist.test.images,mnist.test.labels
trX = trX.reshape(-1,28,28,1)
teX = teX.reshape(-1,28,28,1)
X = tf.placeholder("float",[None,28,28,1])
Y = tf.placeholder("float",[None,10])
#初始化权重与定义网络结构
def init_weights(shape):
return tf.Variable(tf.random_normal(shape,stddev=0.01))
w = init_weights([3,3,1,32])
w2 = init_weights([3,3,32,64])
w3 = init_weights([3,3,64,128])
w4 = init_weights([128*4*4,625])
w_o = init_weights([625,10])
'''
神经网络模型的构造函数，传入以下参数：
X:输入数据
Y:每一层的权重
p_keep_conv,p_keep_hidden:dropout 要保留的神经元比例
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def model(X,w,w2,w3,w4,w_o,p_keep_conv,p_keep_hidden):
#第一层卷积层及池化层，
l1a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(X,w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME'))
l1 = tf.nn.max_pool(l1a,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
l1 = tf.nn.dropout(l1,p_keep_conv)
#第二组卷积层及池化层，最后dropput一些神经元
l2a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(l1,w2,strides=[1,1,1,1],padding='SAME'))
l2 = tf.nn.max_pool(l2a,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
l2 = tf.nn.dropout(l2,p_keep_conv)
#第三组卷积层及池化层，最后dropput一些神经元
l3a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(l2,w3,strides=[1,1,1,1],padding='SAME'))
l3 = tf.nn.max_pool(l3a,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
l3 = tf.reshape(l3,[-1,w4.get_shape().as_list()[0]])
l3 = tf.nn.dropout(l3,p_keep_conv)
#全连接层，最后dropout一些神经元
l4 = tf.nn.relu(tf.matmul(l3,w4))
l4 = tf.nn.dropout(l4,p_keep_hidden)
#输出层
pyx = tf.matmul(l4,w_o)
return pyx
p_keep_conv = tf.placeholder("float")
p_keep_hidden = tf.placeholder("float")
#得到预测值
py_x = model(X,w,w2,w3,w4,w_o,p_keep_conv,p_keep_hidden)
#定义损失函数
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=py_x,labels=Y))
train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001,0.9).minimize(cost)
predict_op = tf.argmax(py_x,1)
'''
2.训练模型和评估模型
'''
#定义训练和评估批次大小
batch_size = 128
test_size = 256
#在会话中启动图
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(100):
training_batch = zip(range(0,len(trX),batch_size),range(batch_size,len(trX)+1,batch_size))
for start,end in training_batch:
sess.run(train_op,feed_dict={X:trX[start:end],Y:trY[start:end],
p_keep_conv:0.8,p_keep_hidden:0.5})
test_indices = np.arange(len(teX))
np.random.shuffle(test_indices)
test_indices = test_indices[0:test_size]
print(i,np.mean(np.argmax(teY[test_indices],axis=1) ==
sess.run(predict_op,feed_dict={X:teX[test_indices],
p_keep_conv:1.0,
p_keep_hidden:1.0})))运行部分结果如下图所示：
