CNN简单例子 MNIST手写识别数据集_手写 样本 mnist 训练图片

来源：李宏毅教程+sakura笔记

实在懒得打字，放代码和手写解析

切片：

对一个三维的数组这样操作，只切掉了第一维的前10000个，后面两个维度不变。

b[::, 0]  这样把第三维切掉~

b[:, 0:2:] 是切第二维，诸此种种

Reshape：重新排布

字面意思。。。。 内元素都不变的哦

损失函数

当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。

这个是手写识别，二进制就是binary~

返回值

可以直接写return (x_train,  x_test),(y_train,  y_test)   方便一点

one-hot (每个维度不同的  一般都是one hot吧

这里注意，最开始是比如5,0,9这种的，下面的处理完之后，变成了编码方式。。。。~~~

某个维度变成1的

 model部分，还是一样的：

先DNN 

加个Dense ，代表是全连接层。

第一行既代表了输入又代表了第一层的单元个数，这里就是，256输入，连接到500，上个500继续连接这500，最后输出10就可以了】

这个意思就是第一维似乎多一点，然后整体5层吧。

输入层一般不算的话就4层

model.add(Dense(input_dim=28 * 28, units=500, activation='relu'))
model.add(Dense(units=500, activation='relu'))
model.add(Dense(units=500, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.summary()

另外的summary（）。。（干嘛的？。。。

最后

model.compile(loss='categorical_crossentropy',  optimizer='adam',  metrics=['accuracy'])

 fit的话也是 ，model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=20)，

这样就相当于总共10000个人，每100个人编成一组做广播体操。（这个过程重复了100次，相当于放到100个不同的房间里）

然后epoch相当于总共做了20遍广播体操。

GPU部分别看了看了也会忘的，，，，

最后，可以model.【evaluation或者prediction】来 

1 是放入x数据和y数据，y是既定的答案，可以[0] loss  [1] Accuracy

2 result = model.predict(x_test) 直接输出结果。

[ CNN加持 ]

    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, 28, 28)

先把原10000 784 维度展开了 变成四维？。。也不是，是有10000个（个数，之前的也是，但是dnn是平的对不对qwq。）大小是28*28*1

add  Convolution2D，参数25代表你有25个filter，参数3,3代表你的filter都是3*3的matrix

MaxPooling2D(2,2) )  这里参数(2,2)指的是，我们把通过convolution得到的feature map，按照2*2的方式分割成一个个区域，每次选取最大的那个值

 

    本来在DNN里，input是一个由image拉直展开而成的vector，但现在如果是CNN的话，它是会考虑input image的几何空间的，所以不能直接input一个vector，而是要input一个tensor给它(tensor就是高维的vector)，这里你要给它一个三维的vector，一个image的长宽各是一维，如果它是彩色的话，RGB就是第三维，所以你要assign一个三维的matrix，这个高维的matrix就叫做tensor

运行报错.....  CNN跑不起来qaq。不过先这样吧还是。。。

最后附上代码

以及网址 https://sakura-gh.github.io/ML-notes/ML-notes-html/11_Convolutional-Neural-Network-part1.html 参考来源

import numpy as np
import pdb
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import SGD, Adam
# from tensorflow.keras.utils import np_utils
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np
from tensorflow.keras import utils as np_utils
 
 
# categorical_crossentropy
def load_mnist_data(number):
    # the data, shuffled and  split between train and test sets
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data('E:\ADATA\mnist.npz')
    x_train = x_train[0:number]
    y_train = y_train[0:number]
    x_train = x_train.reshape(number, 784)
    x_test = x_test.reshape(10000, 784)
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')
    # convert class vectors to binary class matrices
    print(y_train,y_test.shape)
    y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
    y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)
    print(y_train, y_test.shape)
 
    x_train = x_train / 255
 
    x_test = x_test / 255
 
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
 
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_mnist_data(10000)
    
    # do DNN
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=28 * 28, units=500, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=500, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=500, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    model.summary()
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=20)
    result_train = model.evaluate(x_train, y_train)
    print('\nTrain Acc:\n', result_train[1])
    result_test = model.evaluate(x_test, y_test)
    print('\nTest Acc:\n', result_test[1])
    
    # do CNN
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, 28, 28)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, 28, 28)
    model2 = Sequential()
    model2.add(Conv2D(25, (3, 3), input_shape=(
        1, 28, 28), data_format='channels_first'))
    model2.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model2.add(Conv2D(50, (3, 3)))
    model2.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model2.add(Flatten())
    model2.add(Dense(units=100, activation='relu'))
    model2.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    model2.summary()
    model2.compile(loss='categorical_crossentropy',
                   optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    model2.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=20)
    result_train = model2.evaluate(x_train, y_train)
    print('\nTrain CNN Acc:\n', result_train[1])
    result_test = model2.evaluate(x_test, y_test)
    print('\nTest CNN Acc:\n', result_test[1])
 
'''
def load_data():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data('E:\ADATA\mnist.npz')
    number = 10000
    x_train = x_train[0:number]
    y_train = y_train[0:number]
    x_train = x_train.reshape(number, 28 * 28)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28 * 28)
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_test = x_test.astype('float32')
    # convert class vectors to binary class matrices
    # y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
    # y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)
    y_train = to_categorical(y_train, 10)
    y_test = to_categorical(y_test, 10)
    x_train = x_train
    x_test = x_test
    # x_test=np.random.normal(x_test)
    print(x_train.shape, x_test.shape,x_train[545][413])
    x_train = x_train / 255
    x_test = x_test / 255
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
if __name__ == '__main__':
    # load training data and testing data
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data()
    # define network structure
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=28*28, units=500, activation='sigmoid'))
    model.add(Dense(units=500, activation='sigmoid'))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    # set configurations
    pdb.set_trace()
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    # train model
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=20)
    # evaluate the model and output the accuracy
    result = model.evaluate(x_test, y_test)
    print('Test Acc:', result[1])
'''