从0开始的深度学习——【tensorflow】创建一个神经网络

我们用

tf.keras

来创建神经网络：
什么是

tf.keras

?,简单地说就是tensorflow中已经帮你封装好的一些包，它的作用是可以帮你快速搭建网络模型。
我们以创建一个能自动识别图片里的数字的神经网络为例子：

大致流程：

其大致步骤如下：

1. import：

• import相关模块，将你要用的模块引用到你的网络中来。 比如

from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf

1. train,test

• 告知你要喂入神经网络的数据集和用于测试的数据集

1. Sequential/Class

• 搭建网络结构，逐层描述每一层网络，等同于前向传播

1. model.compile

• 配置训练方法——选择什么优化器，损失函数，评测指标

1. model.fit

• 执行训练过程

1. model.summary

• 打印出网络的参数和结构。

认识相关函数

Sequential:

model = tf.keras.models.Sequential([网络结构])

有哪些网络结构呢？

1. 拉直层：tf.keras.layers.Flatten(),这一层不含计算，只是将你的输入特征拉直为一维数组
2. 全连接层：tf.keras.layers.Dense(神经元个数，activation='激活函数'，kernel_regularizer=哪种正则化)。 神经元个数：本层的节点数 激活函数：本层节点的输出与下一层节点的输入之间的函数连接方式（relu,softmax,sigmoid,tanh…） 正则化：为防止过度拟合而加的参数(l1,l2…)
3. 卷积层：tf.keras.layers.Conv2D(filters = 卷积核个数 ，kernel_size= 卷积核尺寸，strides = 卷积步长, padding = “valid” or "same")
4. LSTM层：tf.keras.layers.LSTM() eg:

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())
    #                 神经元个数，   选用的激活函数，              选用的正则方法
])

下面是一个多层的神经网络：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

它大概长这样：

compile():配置神经网络的学习方法

model.compile(optimizer=优化器,loss=损失函数,metrics=['准确率'])

eg:

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

optimizer

可以选择的有：

1. 'sgd’或tf.keras.optimizers.SGD(lr=学习率,momentum=动量参数)
2. 'adagrad’或tf.keras.optimizers.Adagrad(lr=学习率)
3. 'adadelta’或tf.keras.optimizers.Adadelta(lr=学习率)
4. 'adam’或tf.keras.optimizers.Adam(lr=学习率,beta_1=0.9,beta_2=0.999)

loss

可以选择的有：

1. ‘mse’
2. tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),后面的参数是在询问是否是原始输出。

metris

可以选择的有：

1. ‘accuracy’:y_test和y_train都是数值。
2. ‘categorical_accuracy’:y_test和y_train都是概率分布。
3. ‘sparse_categorical_accuracy’:y_test是数值,y_train是概率分布

fit:执行训练过程

model.fit(
    训练集的输入特征，训练集的标签
    batch_size= 每次喂入神经网络的样本数, 
    epochs= 迭代数据集的次数,
    validation_data = (测试集的输入特征,测试集的标签) 或者 validation_spilt = 从训练集划分多少给测试集
    #以上两个函数二选一
    validation_freq = 多少次cpoch测试一次
)

summary

可以打印出网络的结构和参数统计

一些其它的常用函数

• load_weights(路径文件名):加载神经网络模型
• 保存模型：

callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
   filepath = 路径文件名
   save_weights_only = True/False,#是否只保留模型参数
   save_best_only = True/False#是否只保留最优模型
)
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,
                   callbacks=[callback])
#在fit函数中再加入回调函数即可

• 提取训练的参数：model.trainable_variables返回模型中可训练的参数
• 提取训练数据：history=model.fit(…)

1. 训练集loss:[loss]loss = history.history['loss']
2. 测试集loss:[val_loss]val_loss = history.history['val_loss']
3. 训练集准确率:acc = history.history['sparse_categorical_accuracy']
4. 测试集准确率:val_acc = history.history['val_sparse_categorical_accuracy']

• 预测结果: predict(输入特征,batch_size=整数)：向前传播得出预测的结果

搭建模型：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
import os
#导入相关的数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train /255.0
x_test = x_test / 255.0
#搭建网络框架
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),#拉直层
    tf.keras.layers.Dense(784,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10,activation = 'softmax')
    #10个网络节点对应数字0-9
])
#配置学习方法
model.compile(
    optimizer='adam',#采用adam优化
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),#选择损失函数
    metrics=['sparse_categorical_accuracy']
    #因为前面是softmax输出的独热编码所以这里采用这种检验模式
)
#设置保存路径
checkpoint_save_path='./checkpoint/mnist.ckpt'
#如果之前存在这个网络，则加载以前的参数，再进行优化
if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):
    print('已有模型数据，正在加载模型')
    model.load_weights(checkpoint_save_path)
#设置存储路径
callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_save_path,
    save_weights_only=True,
    save_best_only=True
)
#执行训练
history = model.fit(
    x_train,y_train,
    batch_size=32,epochs=10,
    validation_data=(x_test, y_test),
    validation_freq=1,
    callbacks=[callback]
)
#输出模型
model.summary()

我们观察第一次运行后的效果：

我们再把这个网络多跑几遍：

就会得到一个拟合效果很不错的网络了。

预测结果：

有了构建好的神经网络，我们只需要把数据喂神经网络，最后得到结果就可以啦
我们搭建好网络：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
model_save_path = './checkpoint/mnist.ckpt'
#搭建网络框架
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),#拉直层
    tf.keras.layers.Dense(784,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10,activation = 'softmax')
    #10个网络节点对应数字0-9
])
model.load_weights(model_save_path)
test_num = int(input("你想进行的实验次数是："))
for i in range(test_num):
    image_path = input("输入照片文件名")
    img = Image.open(image_path)
    #调整尺寸,灰度
    img = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
    img_arr = np.array(img.convert('L'))
    img_arr = 255.0 - img_arr#颜色反转
    img_arr = img_arr / 255.0
    x_predict = img_arr[tf.newaxis, ...]
    result = model.predict(x_predict)
    pred = tf.argmax(result, axis=1)
    print('\n')
    tf.print(pred)
    plt.pause(1)
    plt.close()

当我向神经网络输入这样一张图片：（5555.png）

即：

神经网络识别的结果为5.
这样一个简单的神经网络就搭建好了。