【入门教程】​TensorFlow 2.0 模型：卷积神经网络_tensorflow2.0训练卷积神经网络

文 /  李锡涵，Google Developers Expert

本文节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》

在《【入门教程】TensorFlow 2.0 模型：多层感知机》 里，我们以多层感知机（Multilayer Perceptron）为例，总体介绍了 TensorFlow 2.0 的模型构建、训练、评估全流程。

本篇文章则以在图像领域常用的卷积神经网络为主题，介绍以下内容：

• 如何使用 tf.keras 构建卷积神经网络模型；

• 如何在自己的项目中快速载入并使用经典的卷积神经网络模型；

• 为深度学习的入门者简介 卷积层 和 池化层 的原理。

使用 tf.keras 构建卷积神经网络模型

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种结构类似于人类或动物的视觉系统的人工神经网络，包含一个或多个卷积层 (Convolutional Layer)、池化层 (Pooling Layer) 和全连接层 (Fully-connected Layer)。

基础知识和原理

• 台湾大学李宏毅教授的《机器学习》课程的 Convolutional Neural Network 一章

• UFLDL 教程 Convolutional Neural Network 一节

• 斯坦福课程 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 中的 “Module 2: Convolutional Neural Networks” 部分

卷积神经网络的一个示例实现如下所示，和上节中的 多层感知机 在代码结构上很类似，只是新加入了一些卷积层和池化层。这里的网络结构并不是唯一的，可以增加、删除或调整 CNN 的网络结构和参数，以达到更好的性能。

 1class CNN(tf.keras.Model):
 2    def __init__(self):
 3        super().__init__()
 4        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(
 5            filters=32,             # 卷积层神经元（卷积核）数目
 6            kernel_size=[5, 5],     # 感受野大小
 7            padding='same',         # padding策略（vaild 或 same）
 8            activation=tf.nn.relu   # 激活函数
 9        )
10        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
11        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(
12            filters=64,
13            kernel_size=[5, 5],
14            padding='same',
15            activation=tf.nn.relu
16        )
17        self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
18        self.flatten = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(7 * 7 * 64,))
19        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=1024, activation=tf.nn.relu)
20        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=10)
21
22    def call(self, inputs):
23        x = self.conv1(inputs)                  # [batch_size, 28, 28, 32]
24        x = self.pool1(x)                       # [batch_size, 14, 14, 32]
25        x = self.conv2(x)                       # [batch_size, 14, 14, 64]
26        x = self.pool2(x)                       # [batch_size, 7, 7, 64]
27        x = self.flatten(x)                     # [batch_size, 7 * 7 * 64]
28        x = self.dense1(x)                      # [batch_size, 1024]
29        x = self.dense2(x)                      # [batch_size, 10]
30        output = tf.nn.softmax(x)
31        return output

示例代码中的 CNN 结构图示