原文链接: https://www.dazhuanlan.com/2019/08/17/5d577456ecc9a/

假期的时候跟着专知的一个深度学习课程学习了一些深度学习的内容，也是愈发觉得神经网络十分神奇，最近看了一份简单的图片分类的CNN网络，记录学习一下，从简单学起~

大部分神经网络的基础就不再写了，网上也有很多介绍，这里就照着代码，顺一遍基本的使用方法~

简略介绍

训练样本50张，分为3类：

0 => 飞机
1 => 汽车
2 => 鸟
图片都放在data文档夹中，按照label_id.jpg进行命名，例如2_111.jpg代表图片类别为2（鸟），id为111。

导入相应库








import os






from PIL 
import Image



#矩阵运算库



import numpy 
as np



import tensorflow 
as tf

读取数据


# 数据文档夹


data_dir = 
"data"


test_data_dir = 
"test_data"



# 训练还是测试,true为训练


train = 
False



# 模型文档路径


model_path = 
"model/image_model"









# 从文档夹读取图片和标签到numpy数组中



# 标签信息在文档名中，例如1_40.jpg表示该图片的标签为1




def 
(data_dir,test_data_dir):


    datas = []


    test_datas = []


    labels = []


    test_labels = []


    fpaths = []


    test_fpaths = []


    
# 读入图片信息，并且从图片名中得到类别


    
for fname 
in os.listdir(data_dir):


        fpath = os.path.join(data_dir, fname)


        fpaths.append(fpath)    
# 向尾部添加


        image = Image.open(fpath)


        data = np.array(image) / 
255.0


        label = int(fname.split(
"_")[
0])


        datas.append(data)


        labels.append(label)





    
for fname 
in os.listdir(test_data_dir):


        fpath = os.path.join(test_data_dir, fname)


        test_fpaths.append(fpath)  
# 向尾部添加


        image = Image.open(fpath)


        data = np.array(image) / 
255.0


        label = int(fname.split(
"_")[
0])


        test_datas.append(data)


        test_labels.append(label)





    datas = np.array(datas)


    test_datas = np.array(test_datas)


    labels = np.array(labels)


    test_labels = np.array(test_labels)


    
# 输出矩阵维度


    print(
"shape of datas: {}tshape of labels: {}".format(datas.shape, labels.shape))


    
return fpaths, test_fpaths, datas, labels, test_labels, test_datas








fpaths, test_fpaths, datas, labels, test_labels, test_datas = read_data(data_dir,test_data_dir)






# 计算有多少类图片


num_classes = len(set(labels))

这一部分代码主要就是实现将文档夹中的训练样本读取出来，保存在numpy数组中。

定义placeholder(占位符)


# 定义Placeholder，存放输入和标签


datas_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [
None, 
32, 
32, 
3])


labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, [
None])






# 存放DropOut参数的容器，训练时为0.25，测试时为0


dropout_placeholdr = tf.placeholder(tf.float32)

palceholder

可以将placeholder理解为一种形参吧，然后不会被直接运行，只有在调用tf.run方法的时候才会被调用，这个时候需要向placeholder传递参数。
函数形式：

tf.placeholder(


    dtype,	
# 数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型


    shape=
None,	
#数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定）


    name=
None  
#名称


)

dropout

dropout主要是为了解决过拟合的情况，过拟合就是将训练集中的一些不是通用特征的特征当作了通用特征，这样可能会在训练集上的损失函数很小，不过在测试的时候，就会导致损失函数很大。举个例子吧，就像用一个网络来判断这是不是一只猫，而训练集中的猫都是白色的，这样就可能会导致整个网络将白色当作判断猫的一个重要特征，而测试集中的猫可能什么颜色都有，这样就会导致损失函数很大。

而dropout的解决方法就是在训练的时候，以一定的概率让部分神经元停止工作，这样就可以减少特征检测器（隐层节点）间的相互作用，避免过拟合情况的发生。
测试时整合所有神经元

定义卷积神经网络（卷积层和pooling层）


# 定义卷积层, 20个卷积核, 卷积核大小为5，用Relu激活


conv0 = tf.layers.conv2d(datas_placeholder, 
20, 
5, activation=tf.nn.relu)



# 定义max-pooling层，pooling窗口为2x2，步长为2x2


pool0 = tf.layers.max_pooling2d(conv0, [
2, 
2], [
2, 
2])






# 定义卷积层, 40个卷积核, 卷积核大小为4，用Relu激活


conv1 = tf.layers.conv2d(pool0, 
40, 
4, activation=tf.nn.relu)



# 定义max-pooling层，pooling窗口为2x2，步长为2x2


pool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, [
2, 
2], [
2, 
2])

sigmoid与relu

relu函数解决了梯度消失问题。

在BP算法中，反向传播的过程是一个链式求导的过程（误差通过梯度传播），不过使用sigmoid函数，其中可能某一项的导数存在极小值，这样就会导致整个偏导的导数值较小，导致误差无法向前传播，这样的话，前几层的参数无法得到更新。
不过relu函数就解决了这个问题啦

max-pooling

池化层有mean-pooling、max-pooling啥的。
pooling层主要是保留特征，减少下一层的参数量和计算量，同时也能防止过拟合。
例如：max-pooling层的大小为2x2，那么就会对一个2x2的像素快进行取样，得到这个小区域的最大值，并将这个值来代表这个区域块传递到下一层中。
通过这样的方式就可以来减少参数量和计算量，并且还保持某种不变性，包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)

定义全连接部分


# 将3维特征转换为1维向量


flatten = tf.layers.flatten(pool1)






# 全连接层，转换为长度为100的特征向量


fc = tf.layers.dense(flatten, 
400, activation=tf.nn.relu)






# 加上DropOut，防止过拟合


dropout_fc = tf.layers.dropout(fc, dropout_placeholdr)






# 未激活的输出层


logits = tf.layers.dense(dropout_fc, num_classes)



# 预测输出


predicted_labels = tf.arg_max(logits, 
1)

全连接层，加上dropout，然后最后定义输出层。

arg_max(a, axis=
None, out=
None)



# a 表示array



# axis 表示指定的轴，默认是None，表示把array平铺，



# out 默认为None，如果指定，那么返回的结果会插入其中

返回沿轴axis最大值的索引值，也就是最可能的标签值。

定义损失函数和优化器


# 利用交叉熵定义损失


losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(


    labels=tf.one_hot(labels_placeholder, num_classes),


    logits=logits


)



# 平均损失


mean_loss = tf.reduce_mean(losses)






# 定义优化器，指定要优化的损失函数


optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=
1e-2).minimize(losses)

代码中的one_hot()函数的作用是将一个值化为一个概率分布的向量，一般用于分类问题。然后再用reduce_mean()得到平均值。

执行阶段


# 用于保存和载入模型


saver = tf.train.Saver()






with tf.Session() 
as sess:





    
if train:


        print(
"训练模式")


        
# 如果是训练，初始化参数


        sess.run(tf.global_variables_initializer())


        
# 定义输入和Label以填充容器，训练时dropout为0.25


        train_feed_dict = {


            datas_placeholder: datas,


            labels_placeholder: labels,


            dropout_placeholdr: 
0.25


        }


        
for step 
in range(
136):


            _, mean_loss_val = sess.run([optimizer, mean_loss], feed_dict=train_feed_dict)





            
if step % 
10 == 
0:


                print(
"step = {}tmean loss = {}".format(step, mean_loss_val))


        saver.save(sess, model_path)


        print(
"训练结束，保存模型到{}".format(model_path))


    
else:


        print(
"测试模式")


        
# 如果是测试，载入参数


        saver.restore(sess, model_path)


        print(
"从{}载入模型".format(model_path))


        
# label和名称的对照关系


        label_name_dict = {


            
0: 
"飞机",


            
1: 
"汽车",


            
2: 
"鸟"


        }


        
# 定义输入和Label以填充容器，测试时dropout为0


        test_feed_dict = {


            datas_placeholder: test_datas,


            labels_placeholder: labels,


            dropout_placeholdr: 
0


        }


        predicted_labels_val = sess.run(predicted_labels, feed_dict=test_feed_dict)


        
# 真实label与模型预测label


        
for fpath, real_label, predicted_label 
in zip(test_fpaths, test_labels, predicted_labels_val):


            
# 将label id转换为label名


            real_label_name = label_name_dict[real_label]


            predicted_label_name = label_name_dict[predicted_label]


            print(
"{}t{} => {}".format(fpath, real_label_name, predicted_label_name))

这一部分代码感觉没啥特别好写的，大部分都写在注释里了，而且一些写法应该也是比较固定的，，，，

总结

可以看一下运行结果

感觉效果还是挺好的，真的挺神奇的。在这个过程中也是学习到了很多知识，这个整理总结归纳的过程也是收获颇多，以后继续加油~

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