实现CNN图像的识别和训练通过tensorflow框架对cifar10数据集等方法的处理_深度学习图像识别模型训练方案

VGGNet是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络
VGG探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，VGG成功构筑了16-19层深的卷积神经网络
VGG取得了2014年比赛分类项目第二名和定位项目第一名。同时，VGG拓展性很强，迁移到其他图片数据上的泛化性非常好。VGG的结构简洁， 整个网络都是使用了同样大小的卷积核尺寸33和池化层22.
VGG现在也还经常被用来提取图像特征，VGGNet训练后的模型参数在其官网上开源了，可用来在图像分类任务上进行再训练，相当于提供了非常好的 初始化权重

VGG通过加深层次来提升性能，拥有5段卷积，每一段内有2-3个卷积层，同时每段尾部都会连接一个最大池化层来缩小图片尺寸 每段内的卷积核数量一样，越靠后段的卷积核数量越多，64-128-258-512-512 其中经常出现多个完全一样的33的卷积层堆叠在一起的情况，这其实是非常有用的设计，两个33的卷积层串联相当于一个55的卷积层
即一个像素会和周边55的像素产生关联，可以说感受野大小是55，而三个33的卷积层串联效果相当于一个77的卷积层 另外，3个串联的卷积层拥有比一个77的卷积层更少的参数量，只有后者的 333/（7*7）= 55%，更重要的是，3个串联的层拥有比1个层 更多的非线性变换，前者可以使用三次ReLU激活函数，而后者只有一次，使得CNN对特征的学习能力更强

def conv_op(input_op, name, kernel_height, kernel_width, n_out, stride_height, stride_width, param_list):
    # 获取输入的通道数
    n_in = input_op.get_shape()[-1].value

    with tf.name_scope(name=name) as scope:
        kernel = tf.get_variable(scope+'w',
                                 shape=[kernel_height, kernel_width, n_in, n_out], dtype=tf.float32,
                                 initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())

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追本溯源：
ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) ImageNet项目于2007年由斯坦福大学华人教授李飞飞创办，目标是收集大量带有标注信息的图片数据供计算机视觉模型训练 ImageNet拥有1500万张标注过的高清图片，总共拥有22000类，其中约有100万张标注了图片中主要物体的定位边框。
对于Alexnet网络：

ImageNet项目最早的灵感来自于人类通过视觉学习世界的方式，如果假定儿童的眼睛是生物照相机，它们平均每200ms就拍照一次眼球转动一次的平均时间200ms，那么3岁大的孩子就已经看过了上亿张真实时间的照片，使用亚马逊的土耳其机器人平台实现标注过程 来自世界上167个国家的5万名工作者帮忙一起筛选、标注

每年ILSVRC比赛数据集中大概有120万张图片，以及1000类的标注，是ImageNet全部数据的一个子集。比赛采用top-5和top-1分类错误率 作为模型性能的评测指标
AlexNet比赛分类项目的2012年冠军，top5错误率16.4%，8层神经网络 神经网络模型AlexNet可以算是LeNet的一种更深更宽的版本！AlexNet中包含了几个比较新的技术点，首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout、 LRN等Trick，AlexNet包含了6亿3000万个连接，6000多万个参数！和65万个神经元，拥有5个卷积层，3个全连接层，其中3个卷积层后面 连接了最大池化层，输出层是1000类的softmax层做分类，LRN应用在了第一卷积层和第二卷积层后面，ReLU激活函数应用在8层每一层后面

Alexnet网络模型性能的评测

1，运用ReLU，解决Sigmoid在网络层次较深时的梯度弥散
2，训练Dropout，随机忽略一些神经元，避免过拟合
3，使用重叠的最大池化，此前CNN普遍平均池化，最大池化避免平均池化的模糊化效果
4，提出了LRN层，局部神经元活动创建竞争机制，响应比较大的值变得更大，抑制其他反馈小的神经元，增强泛化能力
5，使用CUDA加速深度卷积网络的训练
6，数据增强，随机地从256256的原始图像中截取224224大小的区域，以及水平翻转的镜像，相当于增加了【（256-224）^2】*2=2048
倍的数据量。没有数据增强，紧靠原始的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中

代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data


mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data_bak/', one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()


# 截断的正太分布噪声，标准差设为0.1
# 同时因为我们使用ReLU，也给偏置项增加一些小的正值0.1用来避免死亡节点（dead neurons）
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)


def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)


# 卷积层和池化层也是接下来要重复使用的，因此也为它们定义创建函数

# tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5, 5, 1, 32]
# 前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有多少个channel，因为我们只有灰度单色，所以是1，如果是彩色的RGB图片，这里是3
# 最后代表核的数量，也就是这个卷积层会提取多少类的特征

# Strides代表卷积模板移动的步长，都是1代表会不遗漏地划过图片的每一个点！Padding代表边界的处理方式，这里的SAME代表给
# 边界加上Padding让卷积的输出和输入保持同样SAME的尺寸
def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')


# tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2*2的最大池化，即将2*2的像素块降为1*1的像素
# 最大池化会保留原始像素块中灰度值最高的那一个像素，即保留最显著的特征，因为希望整体上缩小图片尺寸，因此池化层
# strides也设为横竖两个方向以2为步长。如果步长还是1，那么我们会得到一个尺寸不变的图片
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')


# 因为卷积神经网络会利用到空间结构信息，因此需要将1D的输入向量转为2D的图片结构，即从1*784的形式转为原始的28*28的结构
# 同时因为只有一个颜色通道，故最终尺寸为[-1, 28, 28, 1]，前面的-1代表样本数量不固定，最后的1代表颜色通道数量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

# 定义我的第一个卷积层，我们先使用前面写好的函数进行参数初始化，包括weights和bias，这里的[5, 5, 1, 32]代表卷积
# 核尺寸为5*5，1个颜色通道，32个不同的卷积核，然后使用conv2d函数进行卷积操作，并加上偏置项，接着再使用ReLU激活函数进行
# 非线性处理，最后，使用最大池化函数max_pool_2*2对卷积的输出结果进行池化操作
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

# 第二层和第一个一样，但是卷积核变成了64
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# 因为前面经历了两次步长为2*2的最大池化，所以边长已经只有1/4了，图片尺寸由28*28变成了7*7
# 而第二个卷积层的卷积核数量为64，其输出的tensor尺寸即为7*7*64
# 我们使用tf.reshape函数对第二个卷积层的输出tensor进行变形，将其转成1D的向量
# 然后连接一个全连接层，隐含节点为1024，并使用ReLU激活函数
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

# 防止过拟合，使用Dropout层
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# 接 Softmax分类
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),
                                              reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i % 100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1],
                                                  keep_prob: 1.0})
        print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0
}))

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最后，这个CNN模型可以得到的准确率约为99.2%，基本可以满足对手写数字识别准确率的要求
相比之前的MLP的2%的错误率，CNN的错误率下降了大约60%，这里主要的性能提升都来自于更优秀的网络设计
即卷积网络对图像特征的提取和抽象能力，依靠卷积核的权值共享，CNN的参数数量并没有爆炸，降低计算量的同时
也减轻了过拟合，因此整个模型的性能有较大的提升，这里我们只是实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick
接下来我们实现复杂一点的卷积网络，MNIST数据集已经不适合用来评测其性能
我们将使用CIFAR-10数据集进行训练，这也是深度学习可以大幅领先其它模型的一个数据集

本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张
一共标注为10类，每一类图片6000张。10类分别是 airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck

从头开始：
载入相关库

import tensorflow as tf
import numpy as np
import math
import time
from tutorials.image.cifar10 import cifar10
from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input

初始化参数

max_steps = 3000
batch_size = 128
# 下载cifar10数据集的默认路径
data_dir = 'D:/cifar10_data/cifar-10-batches-bin'
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定义初始化weights的函数，和之前一样依然使用tf.truncated_normal截断的正太分布来初始化权值

def variable_with_weight_losses(shape, stddev, wl):
    # 定义初始化weights的函数，和之前一样依然使用tf.truncated_normal截断的正太分布来初始化权值
    var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev))
    if wl is not None:
        # 给weight加一个L2的loss，相当于做了一个L2的正则化处理
        # 在机器学习中，不管是分类还是回归任务，都可能因为特征过多而导致过拟合，一般可以通过减少特征或者惩罚不重要特征的权重来缓解这个问题
        # 但是通常我们并不知道该惩罚哪些特征的权重，而正则化就是帮助我们惩罚特征权重的，即特征的权重也会成为模型的损失函数的一部分
        # 我们使用w1来控制L2 loss的大小
        weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wl, name='weight_loss')
        # 我们使用tf.add_to_collection把weight loss统一存到一个collection，这个collection名为"losses"，它会在后面计算神经网络
        # 总体loss时被用上
        tf.add_to_collection("losses", weight_loss)
    return var
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下载cifar10类下载数据集，并解压，展开到其默认位置

cifar10.maybe_download_and_extract()
# 使用cifar10_input类中的distorted_inputs函数产生训练需要使用的数据，包括特征及其对应的label，这里是封装好的tensor，
# 每次执行都会生成一个batch_size的数量的样本。需要注意的是这里对数据进行了Data Augmentation数据增强
# 具体实现细节查看函数，其中数据增强操作包括随机水平翻转tf.image.random_flip_left_right()
# 随机剪切一块24*24大小的图片tf.random_crop，随机设置亮度和对比度，tf.image.random_brightness、tf.image.random_contrast
# 以及对数据进行标准化，白化 tf.image.per_image_standardization() 减去均值、除以方差，保证数据零均值，方差为1
images_train, labels_train = cifar10_input.distorted_inputs(
    data_dir=data_dir, batch_size=batch_size
)
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生成测试数据

# 生成测试数据，不过这里不需要进行太多处理，不需要对图片进行翻转或修改亮度、对比度，不过需要裁剪图片正中间的24*24大小的区块，
# 并进行数据标准化操作
images_test, labels_test = cifar10_input.inputs(eval_data=True, data_dir=data_dir, batch_size=batch_size)

# 因为batch_size在之后定义网络结构时被用到了，所以数据尺寸中的第一个值即样本条数需要被预先设定，而不能像以前那样设置为None
# 而数据尺寸中的图片尺寸为24*24即是剪裁后的大小，颜色通道数则设为3
image_holder = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 24, 24, 3])
label_holder = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size])
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设置卷积初始参数

# 初始设置第一个卷积层,64个卷积核，卷积核大小是5*5，3通道
weight1 = variable_with_weight_losses(shape=[5, 5, 3, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
kernel1 = tf.nn.conv2d(image_holder, filter=weight1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
bias1 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64]))
conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel1, bias1))
# 使用尺寸3*3步长2*2的最大池化层处理数据，这里最大池化的尺寸和步长不一样，可以增加数据的丰富性
pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
norm1 = tf.nn.lrn(pool1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
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创建第二个卷积层

# 创建第二个卷积层
# 上面64个卷积核，即输出64个通道，所以本层卷积核尺寸的第三个维度即输入的通道数也需要调整为64
weight2 = variable_with_weight_losses(shape=[5, 5, 64, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
kernel2 = tf.nn.conv2d(norm1, weight2, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# 还有这里的bias值全部初始化为0.1，而不是0.最后，调换了最大池化层和LRN层的顺序，先进行LRN层处理，再使用最大池化层
bias2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel2, bias2))
norm2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

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然后是全连接层

# 两个卷积层之后，是全连接层
# 先把第二个卷积层之后的输出结果flatten，使用tf.reshape函数将每个样本都变成一维向量，使用get_shape函数获取数据扁平化之后的长度
reshape = tf.reshape(pool2, [batch_size, -1])
dim = reshape.get_shape()[1].value
# 接着初始化权值，隐含节点384个，正太分布的标准差设为0.04，bias的值也初始化为0.1
# 注意这里我们希望这个全连接层不要过拟合，因此设了一个非零的weight loss值0.04，让这一层具有L2正则所约束。
weight3 = variable_with_weight_losses(shape=[dim, 384], stddev=0.04, wl=0.004)
bias3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[384]))
# 最后我们依然使用ReLU激活函数进行非线性化
local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weight3) + bias3)

# 接下来还是全连接层，只是隐含节点只有一半，其他一样
weight4 = variable_with_weight_losses(shape=[384, 192], stddev=0.04, wl=0.004)
bias4 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[192]))
local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weight4) + bias4)

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最后一层处理

# 最后一层，依然先创建一层weight，其正太分布标准差设为一个隐含层节点数的倒数，并且不用L2正则
# 这里没有用之前的softmax输出最后结果，这里把softmax操作放在了计算loss部分，其实我们不需要对inference的输出进行softmax
# 处理就可以获得最终分类结果（直接比较inference输出的各类的数值大小即可），计算softmax主要是为了计算loss，因此softmax操作整合到后面合理
weight5 = variable_with_weight_losses(shape=[192, 10], stddev=1/192.0, wl=0.0)
bias5 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]))
logits = tf.add(tf.matmul(local4, weight5), bias5)
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到这里就完成了整个网络inference的部分，梳理整个网络结构，设计性能良好的CNN是有一定规律可循的，但是想要针对某个问题设计最合适的
网络结构，是需要大量实际摸索的
完成模型inference的构建，接下来是计算CNN的loss，这里依然是用cross_entropy，这里我们把softmax的计算和cross_entropy的计算
合在了一起，即 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
这里使用 tf.reduce_mean() 对 cross entropy计算均值，再使用 tf.add_to_collection()把cross entropy的loss添加到整体
losses的collection中，最后，使用tf.add_n将整体losses的collection集合中的全部loss求和，得到最终的loss，其中包括
cross entropy loss, 还有后两个全连接层中weight的L2 loss

定义损失函数

def loss(logits, labels):
    labels = tf.cast(labels, tf.int64)
    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
        logits=logits, labels=labels, name='cross_entropy_per_example'
    )
    cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy,
                                        name='cross_entropy')
    tf.add_to_collection('losses', cross_entropy_mean)

    return tf.add_n(tf.get_collection('losses'), name='total_loss')
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模型评估与结果输出

num_examples = 10000
# 先计算一共要多少个batch才能将全部样本评测完
num_iter = int(math.ceil(num_examples / batch_size))
true_count = 0
total_sample_count = num_iter * batch_size
step = 0
while step < num_iter:
    image_batch, label_batch = sess.run([images_test, labels_test])
    predictions = sess.run([top_k_op], feed_dict={image_holder: image_batch,
                                                  label_holder: label_batch})
    true_count += np.sum(predictions)
    step += 1

precision = true_count / total_sample_count
print('precision @ 1 = %.3f' % precision)
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最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加
如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练，这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高，大致有86%
其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用，它们都可以提升模型的泛化能力

数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大，它可以给单幅图增加多个副本，提高图片的利用率，防止对某一张图片结构的学习过拟合
这刚好是利用了图片数据本身的性质，图片的冗余信息量比较大，因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些
噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量，而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的，深度学习可以在图像识别上领先
其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法，可能在数据量大到一定程度时，准确率就不再上升了，而深度学习只要提供足够
多的样本，准确率基本持续提升，所以说它是最适合大数据的算法。
本文相关的代码：
部分 代码1
CNN-VGG

from datetime import datetime
import math
import time
import tensorflow as tf
def conv_op(input_op, name, kernel_height, kernel_width, n_out, stride_height, stride_width, param_list):
    # 获取输入的通道数
    n_in = input_op.get_shape()[-1].value

    with tf.name_scope(name=name) as scope:
        kernel = tf.get_variable(scope+'w',
                                 shape=[kernel_height, kernel_width, n_in, n_out], dtype=tf.float32,
                                 initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())
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完整代码2
tensorflow_cnn_mnist.py

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data


mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data_bak/', one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()


# 截断的正太分布噪声，标准差设为0.1
# 同时因为我们使用ReLU，也给偏置项增加一些小的正值0.1用来避免死亡节点（dead neurons）
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)


def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)


# 卷积层和池化层也是接下来要重复使用的，因此也为它们定义创建函数

# tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5, 5, 1, 32]
# 前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有多少个channel，因为我们只有灰度单色，所以是1，如果是彩色的RGB图片，这里是3
# 最后代表核的数量，也就是这个卷积层会提取多少类的特征

# Strides代表卷积模板移动的步长，都是1代表会不遗漏地划过图片的每一个点！Padding代表边界的处理方式，这里的SAME代表给
# 边界加上Padding让卷积的输出和输入保持同样SAME的尺寸
def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')


# tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2*2的最大池化，即将2*2的像素块降为1*1的像素
# 最大池化会保留原始像素块中灰度值最高的那一个像素，即保留最显著的特征，因为希望整体上缩小图片尺寸，因此池化层
# strides也设为横竖两个方向以2为步长。如果步长还是1，那么我们会得到一个尺寸不变的图片
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')


# 因为卷积神经网络会利用到空间结构信息，因此需要将1D的输入向量转为2D的图片结构，即从1*784的形式转为原始的28*28的结构
# 同时因为只有一个颜色通道，故最终尺寸为[-1, 28, 28, 1]，前面的-1代表样本数量不固定，最后的1代表颜色通道数量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

# 定义我的第一个卷积层，我们先使用前面写好的函数进行参数初始化，包括weights和bias，这里的[5, 5, 1, 32]代表卷积
# 核尺寸为5*5，1个颜色通道，32个不同的卷积核，然后使用conv2d函数进行卷积操作，并加上偏置项，接着再使用ReLU激活函数进行
# 非线性处理，最后，使用最大池化函数max_pool_2*2对卷积的输出结果进行池化操作
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

# 第二层和第一个一样，但是卷积核变成了64
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# 因为前面经历了两次步长为2*2的最大池化，所以边长已经只有1/4了，图片尺寸由28*28变成了7*7
# 而第二个卷积层的卷积核数量为64，其输出的tensor尺寸即为7*7*64
# 我们使用tf.reshape函数对第二个卷积层的输出tensor进行变形，将其转成1D的向量
# 然后连接一个全连接层，隐含节点为1024，并使用ReLU激活函数
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

# 防止过拟合，使用Dropout层
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# 接 Softmax分类
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),
                                              reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i % 100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1],
                                                  keep_prob: 1.0})
        print("step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0
}))

# 最后，这个CNN模型可以得到的准确率约为99.2%，基本可以满足对手写数字识别准确率的要求
# 相比之前的MLP的2%的错误率，CNN的错误率下降了大约60%，这里主要的性能提升都来自于更优秀的网络设计
# 即卷积网络对图像特征的提取和抽象能力，依靠卷积核的权值共享，CNN的参数数量并没有爆炸，降低计算量的同时
# 也减轻了过拟合，因此整个模型的性能有较大的提升，这里我们只是实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick
# 接下来我们实现复杂一点的卷积网络，MNIST数据集已经不适合用来评测其性能
# 我们将使用CIFAR-10数据集进行训练，这也是深度学习可以大幅领先其它模型的一个数据集
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完整代码3

tensorflow_cnn_cifar10.py

import tensorflow as tf
import numpy as np
import math
import time
from tutorials.image.cifar10 import cifar10
from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input


# 本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张
# 一共标注为10类，每一类图片6000张。10类分别是 airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck

# 我们载入一些常用库，比如NumPy和time，并载入TensorFlow Models中自动下载、读取CIFAR-10数据的类
max_steps = 3000
batch_size = 128
# 下载cifar10数据集的默认路径
data_dir = 'D:/cifar10_data/cifar-10-batches-bin'


def variable_with_weight_losses(shape, stddev, wl):
    # 定义初始化weights的函数，和之前一样依然使用tf.truncated_normal截断的正太分布来初始化权值
    var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev))
    if wl is not None:
        # 给weight加一个L2的loss，相当于做了一个L2的正则化处理
        # 在机器学习中，不管是分类还是回归任务，都可能因为特征过多而导致过拟合，一般可以通过减少特征或者惩罚不重要特征的权重来缓解这个问题
        # 但是通常我们并不知道该惩罚哪些特征的权重，而正则化就是帮助我们惩罚特征权重的，即特征的权重也会成为模型的损失函数的一部分
        # 我们使用w1来控制L2 loss的大小
        weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wl, name='weight_loss')
        # 我们使用tf.add_to_collection把weight loss统一存到一个collection，这个collection名为"losses"，它会在后面计算神经网络
        # 总体loss时被用上
        tf.add_to_collection("losses", weight_loss)
    return var


# 下载cifar10类下载数据集，并解压，展开到其默认位置
cifar10.maybe_download_and_extract()
# 使用cifar10_input类中的distorted_inputs函数产生训练需要使用的数据，包括特征及其对应的label，这里是封装好的tensor，
# 每次执行都会生成一个batch_size的数量的样本。需要注意的是这里对数据进行了Data Augmentation数据增强
# 具体实现细节查看函数，其中数据增强操作包括随机水平翻转tf.image.random_flip_left_right()
# 随机剪切一块24*24大小的图片tf.random_crop，随机设置亮度和对比度，tf.image.random_brightness、tf.image.random_contrast
# 以及对数据进行标准化，白化 tf.image.per_image_standardization() 减去均值、除以方差，保证数据零均值，方差为1
images_train, labels_train = cifar10_input.distorted_inputs(
    data_dir=data_dir, batch_size=batch_size
)

# 生成测试数据，不过这里不需要进行太多处理，不需要对图片进行翻转或修改亮度、对比度，不过需要裁剪图片正中间的24*24大小的区块，
# 并进行数据标准化操作
images_test, labels_test = cifar10_input.inputs(eval_data=True, data_dir=data_dir, batch_size=batch_size)

# 因为batch_size在之后定义网络结构时被用到了，所以数据尺寸中的第一个值即样本条数需要被预先设定，而不能像以前那样设置为None
# 而数据尺寸中的图片尺寸为24*24即是剪裁后的大小，颜色通道数则设为3
image_holder = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 24, 24, 3])
label_holder = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size])

# 初始设置第一个卷积层,64个卷积核，卷积核大小是5*5，3通道
weight1 = variable_with_weight_losses(shape=[5, 5, 3, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
kernel1 = tf.nn.conv2d(image_holder, filter=weight1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
bias1 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64]))
conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel1, bias1))
# 使用尺寸3*3步长2*2的最大池化层处理数据，这里最大池化的尺寸和步长不一样，可以增加数据的丰富性
pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
# 使用LRN对结果进行处理
# LRN最早见于Alex那篇用CNN参加ImageNet比赛的论文，Alex在论文中解释LRN层模仿了生物神经系统的"侧抑制"机制，
# 对局部神经元的活动创建竞争环境，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力
# Alex在ImageNet数据集上的实验表明，使用LRN后CNN在Top1的错误率可以降低1.4%，因此其在经典AlexNet中使用了LRN层
# LRN对ReLU这种没有上限边界的激活函数会比较有用，因为它会从附近的多个卷积核的响应中挑选比较大的反馈
# 但不适合Sigmoid这种有固定边界并且能抑制过大值得激活函数
norm1 = tf.nn.lrn(pool1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)

# 创建第二个卷积层
# 上面64个卷积核，即输出64个通道，所以本层卷积核尺寸的第三个维度即输入的通道数也需要调整为64
weight2 = variable_with_weight_losses(shape=[5, 5, 64, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
kernel2 = tf.nn.conv2d(norm1, weight2, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
# 还有这里的bias值全部初始化为0.1，而不是0.最后，调换了最大池化层和LRN层的顺序，先进行LRN层处理，再使用最大池化层
bias2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel2, bias2))
norm2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 两个卷积层之后，是全连接层
# 先把第二个卷积层之后的输出结果flatten，使用tf.reshape函数将每个样本都变成一维向量，使用get_shape函数获取数据扁平化之后的长度
reshape = tf.reshape(pool2, [batch_size, -1])
dim = reshape.get_shape()[1].value
# 接着初始化权值，隐含节点384个，正太分布的标准差设为0.04，bias的值也初始化为0.1
# 注意这里我们希望这个全连接层不要过拟合，因此设了一个非零的weight loss值0.04，让这一层具有L2正则所约束。
weight3 = variable_with_weight_losses(shape=[dim, 384], stddev=0.04, wl=0.004)
bias3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[384]))
# 最后我们依然使用ReLU激活函数进行非线性化
local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weight3) + bias3)

# 接下来还是全连接层，只是隐含节点只有一半，其他一样
weight4 = variable_with_weight_losses(shape=[384, 192], stddev=0.04, wl=0.004)
bias4 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[192]))
local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weight4) + bias4)

# 最后一层，依然先创建一层weight，其正太分布标准差设为一个隐含层节点数的倒数，并且不用L2正则
# 这里没有用之前的softmax输出最后结果，这里把softmax操作放在了计算loss部分，其实我们不需要对inference的输出进行softmax
# 处理就可以获得最终分类结果（直接比较inference输出的各类的数值大小即可），计算softmax主要是为了计算loss，因此softmax操作整合到后面合理
weight5 = variable_with_weight_losses(shape=[192, 10], stddev=1/192.0, wl=0.0)
bias5 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]))
logits = tf.add(tf.matmul(local4, weight5), bias5)


# 到这里就完成了整个网络inference的部分，梳理整个网络结构，设计性能良好的CNN是有一定规律可循的，但是想要针对某个问题设计最合适的
# 网络结构，是需要大量实际摸索的
# 完成模型inference的构建，接下来是计算CNN的loss，这里依然是用cross_entropy，这里我们把softmax的计算和cross_entropy的计算
# 合在了一起，即 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()
# 这里使用 tf.reduce_mean() 对 cross entropy计算均值，再使用 tf.add_to_collection()把cross entropy的loss添加到整体
# losses的collection中，最后，使用tf.add_n将整体losses的collection集合中的全部loss求和，得到最终的loss，其中包括
# cross entropy loss, 还有后两个全连接层中weight的L2 loss
def loss(logits, labels):
    labels = tf.cast(labels, tf.int64)
    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
        logits=logits, labels=labels, name='cross_entropy_per_example'
    )
    cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy,
                                        name='cross_entropy')
    tf.add_to_collection('losses', cross_entropy_mean)

    return tf.add_n(tf.get_collection('losses'), name='total_loss')


loss = loss(logits=logits, labels=label_holder)
# 优化器依然选择Adam Optimizer, 学习速率0.001
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss)

# 使用 tf.nn.in_top_k()函数求输出结果中 top k的准确率，默认使用top 1，也就是输出分数最高的那一类的准确率
top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, label_holder, 1)

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

# 前面对图像进行数据增强的操作需要耗费大量CPU时间，因此distorted_inputs使用了16个独立的线程来加速任务，函数内部会产生线程池，
# 在需要使用时会通过TensorFlow queue进行调度
# 启动图片数据增强的线程队列，这里一共使用了16个线程来进行加速，如果不启动线程，那么后续inference以及训练的操作都是无法开始的
tf.train.start_queue_runners()

# 进行训练
for step in range(max_steps):
    start_time = time.time()
    image_batch, label_batch = sess.run([images_train, labels_train])
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss],
                             feed_dict={image_holder: image_batch, label_holder: label_batch})
    duration = time.time() - start_time
    if step % 10 == 0:
        examples_per_sec = batch_size / duration
        sec_per_batch = float(duration)

        format_str = 'step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f sec/batch)'
        print(format_str % (step, loss_value, examples_per_sec, sec_per_batch))


# 评测模型在测试集上的准确率
# 我们依然像训练时那样使用固定的batch_size，然后一个batch一个batch输入测试数据
num_examples = 10000
# 先计算一共要多少个batch才能将全部样本评测完
num_iter = int(math.ceil(num_examples / batch_size))
true_count = 0
total_sample_count = num_iter * batch_size
step = 0
while step < num_iter:
    image_batch, label_batch = sess.run([images_test, labels_test])
    predictions = sess.run([top_k_op], feed_dict={image_holder: image_batch,
                                                  label_holder: label_batch})
    true_count += np.sum(predictions)
    step += 1

precision = true_count / total_sample_count
print('precision @ 1 = %.3f' % precision)

# 最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加
# 如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练，这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高，大致有86%
# 其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用，它们都可以提升模型的泛化能力

# 数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大，它可以给单幅图增加多个副本，提高图片的利用率，防止对某一张图片结构的学习过拟合
# 这刚好是利用了图片数据本身的性质，图片的冗余信息量比较大，因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些
# 噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量，而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的，深度学习可以在图像识别上领先
# 其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法，可能在数据量大到一定程度时，准确率就不再上升了，而深度学习只要提供足够
# 多的样本，准确率基本持续提升，所以说它是最适合大数据的算法

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完整代码5
tensorflow_cnn_alexnet.py

from datetime import datetime
import math
import time
import tensorflow as tf


# ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)
# ImageNet项目于2007年由斯坦福大学华人教授李飞飞创办，目标是收集大量带有标注信息的图片数据供计算机视觉模型训练
# ImageNet拥有1500万张标注过的高清图片，总共拥有22000类，其中约有100万张标注了图片中主要物体的定位边框
# ImageNet项目最早的灵感来自于人类通过视觉学习世界的方式，如果假定儿童的眼睛是生物照相机，它们平均每200ms就拍照一次
# 眼球转动一次的平均时间200ms，那么3岁大的孩子就已经看过了上亿张真实时间的照片，使用亚马逊的土耳其机器人平台实现标注过程
# 来自世界上167个国家的5万名工作者帮忙一起筛选、标注

# 每年ILSVRC比赛数据集中大概有120万张图片，以及1000类的标注，是ImageNet全部数据的一个子集。比赛采用top-5和top-1分类错误率
# 作为模型性能的评测指标
# AlexNet比赛分类项目的2012年冠军，top5错误率16.4%，8层神经网络
# 神经网络模型AlexNet可以算是LeNet的一种更深更宽的版本！AlexNet中包含了几个比较新的技术点，首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout、
# LRN等Trick，AlexNet包含了6亿3000万个连接，6000多万个参数！和65万个神经元，拥有5个卷积层，3个全连接层，其中3个卷积层后面
# 连接了最大池化层，输出层是1000类的softmax层做分类，LRN应用在了第一卷积层和第二卷积层后面，ReLU激活函数应用在8层每一层后面

# 1，运用ReLU，解决Sigmoid在网络层次较深时的梯度弥散
# 2，训练Dropout，随机忽略一些神经元，避免过拟合
# 3，使用重叠的最大池化，此前CNN普遍平均池化，最大池化避免平均池化的模糊化效果
# 4，提出了LRN层，局部神经元活动创建竞争机制，响应比较大的值变得更大，抑制其他反馈小的神经元，增强泛化能力
# 5，使用CUDA加速深度卷积网络的训练
# 6，数据增强，随机地从256*256的原始图像中截取224*224大小的区域，以及水平翻转的镜像，相当于增加了【（256-224）^2】*2=2048
# 倍的数据量。没有数据增强，紧靠原始的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中

batch_size = 32
num_batchs = 100


# 定义一个现实网络每一层结构的函数print_actications，展示每一个卷积层或池化层输入tensor的尺寸
# 这个函数接受一个tensor作为输入，并显示其名称 t.op.name 和tensor尺寸 t.get_shape.as_list()
def print_activations(t):
    print(t.op.name, " ", t.get_shape().as_list())


def inference(images):
    parameters = []

    with tf.name_scope('conv1') as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([11, 11, 3, 64],
                                                 dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name='weights')
        conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 4, 4, 1], padding='SAME')
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name='biases')
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        print_activations(conv1)
        parameters += [kernel, biases]

    # 这里LRN参数基本都是AlexNet论文中的推荐值，不过目前除了AlexNet，其他经典的卷积神经网络基本都放弃了LRN
    # 主要是效果不明显，使用也会使得前馈、反馈的速度整体下降1/3，可以自主选择是否使用LRN
    lrn1 = tf.nn.lrn(conv1, depth_radius=4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75, name='lrn1')
    pool1 = tf.nn.max_pool(lrn1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID', name='pool1')
    print_activations(pool1)

    with tf.name_scope('conv2') as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 64, 192],
                                                 dtype=tf.float32, stddev=1e-1, name='weights'))
        conv = tf.nn.conv2d(pool1, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[192],
                                         dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases')
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv2 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv2)

    lrn2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75, name='lrn2')
    pool2 = tf.nn.max_pool(lrn2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID', name='pool2')
    print_activations(pool2)

    with tf.name_scope('conv3') as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 192, 384],
                                                 dtype=tf.float32, stddev=1e-1, name='weights'))
        conv = tf.nn.conv2d(pool2, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[384],
                                         dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases')
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv3 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv3)

    with tf.name_scope('conv4') as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 384, 256],
                                                 dtype=tf.float32, stddev=1e-1, name='weights'))
        conv = tf.nn.conv2d(conv3, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256],
                                         dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases')
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv4 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv4)

    with tf.name_scope('conv5') as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 256],
                                                 dtype=tf.float32, stddev=1e-1, name='weights'))
        conv = tf.nn.conv2d(conv4, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256],
                                         dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases')
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv5 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv5)

    pool5 = tf.nn.max_pool(conv5, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID', name='pool5')
    print_activations(pool5)

    return pool5, parameters


# 最后我们返回这个池化层的输出pool5，这样inference函数就完成了，它可以创建AlexNet的卷积部分，在正式使用AlexNet来训练或预测时
# 还需要添加3个全连接层，隐含节点数分别为4096，4096，1000，由于最后3个全连接层的计算量很小，就没有房子计算速度评测中
# 大家在使用AlexNet时需要自行加上这3个全连接层

# 评估AlexNet每轮计算时间的函数
def time_tensorflow_run(session, target, info_string):
    num_steps_burn_in = 10  # 预热轮数
    total_duration = 0.0
    total_duration_squared = 0.0

    for i in range(num_batchs + num_steps_burn_in):
        start_time = time.time()
        _ = session.run(target)
        duration = time.time() - start_time
        if i >= num_steps_burn_in:
            if not i % 10:
                print('%s: step %d, duration = %.3f' %
                      (datetime.now(), i - num_steps_burn_in, duration))
            total_duration += duration
            total_duration_squared += duration * duration

    mn = total_duration / num_batchs
    vr = total_duration_squared / num_batchs - mn * mn
    sd = math.sqrt(vr)
    print('%s: %s across %d steps, %.3f +/- %.3f sec / batch' %
          (datetime.now(), info_string, num_batchs, mn, sd))


def run_benchmark():
    with tf.Graph().as_default():
        image_size = 224
        images = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,
                                               image_size,
                                               image_size,
                                               3],
                                              dtype=tf.float32,
                                              stddev=1e-1))

        pool5, parameters = inference(images)

        init = tf.global_variables_initializer()
        sess = tf.Session()
        sess.run(init)

        time_tensorflow_run(sess, pool5, "Forward")

        # 模拟训练过程
        objective = tf.nn.l2_loss(pool5)
        grad = tf.gradients(objective, parameters)
        time_tensorflow_run(sess, grad, "Forward-backward")


run_benchmark()
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69
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