juedaiyuerMNIST机器学习

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MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：

juedaiyuer MNIST机器学习

1. MNIST数据集

MNIST，是不是听起来特高端大气，不知道这个是什么东西？

== 手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集 ==

MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website

自动下载和安装这个数据集的python代码

该段代码在tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py

"""Functions for downloading and reading MNIST data."""from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionimport gzipimport osimport tempfileimport numpyfrom six.moves import urllibfrom six.moves import xrange  # pylint: disable=redefined-builtinimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets

导入项目

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataimport input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

2. 运行TensorFlow的InteractiveSession

使用TensorFlow之前，首先导入它：

import tensorflow as tfsess = tf.InteractiveSession()

3. 计算图

为了在Python中进行高效的数值计算，我们通常会使用像NumPy一类的库，将一些诸如矩阵乘法的耗时操作在Python环境的外部来计算，这些计算通常会通过其它语言并用更为高效的代码来实现。

但遗憾的是，每一个操作切换回Python环境时仍需要不小的开销。如果你想在GPU或者分布式环境中计算时，这一开销更加可怖，这一开销主要可能是用来进行数据迁移。

TensorFlow也是在Python外部完成其主要工作，但是进行了改进以避免这种开销。其并没有采用在Python外部独立运行某个耗时操作的方式，而是先让我们描述一个交互操作图，然后完全将其运行在Python外部。这与Theano或Torch的做法类似。

因此Python代码的目的是用来构建这个可以在外部运行的计算图，以及安排计算图的哪一部分应该被运行。详情请查看基本用法中的计算图表一节。

4. 实现softmax回归模型

4.1 占位符

我们通过为输入图像 x 和目标输出类别 y_ 创建节点，来开始构建计算图

我们通过操作符号变量来描述这些可交互的操作单元，可以用下面的方式创建一个：

x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])

x不是一个特定的值，而是一个占位符placeholder，我们在TensorFlow运行计算时输入这个值。我们希望能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。我们用2维的浮点数张量来表示这些图，这个张量的形状是[None，784 ]。（这里的None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。）

输出类别值y_也是一个2维张量，其中每一行为一个10维的one-hot向量,用于代表对应某一MNIST图片的类别。

虽然placeholder的shape参数是可选的，但有了它，TensorFlow能够自动捕捉因数据维度不一致导致的错误。

4.2 变量

我们的模型也需要权重值和偏置量，当然我们可以把它们当做是另外的输入（使用占位符），但TensorFlow有一个更好的方法来表示它们：Variable 。一个Variable代表一个可修改的张量，存在在TensorFlow的用于描述交互性操作的图中。它们可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。对于各种机器学习应用，一般都会有模型参数，可以用Variable表示。

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

我们在调用tf.Variable的时候传入初始值。在这个例子里，我们把W和b都初始化为零向量。W是一个784x10的矩阵（因为我们有784个特征和10个输出值）。b是一个10维的向量（因为我们有10个分类）

变量需要通过seesion初始化后，才能在session中使用。这一初始化步骤为，为初始值指定具体值（本例当中是全为零），并将其分配给每个变量,可以一次性为所有变量完成此操作。

sess.run(tf.initialize_all_variables())

5. 类别预测

现在，我们可以实现我们的模型啦。只需要一行代码！计算每个分类的softmax概率值

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

tf.matmul(X，W)表示x乘以W，对应之前等式里面的Wx,这里x是一个2维张量拥有多个输入。然后再加上b，把和输入到tf.nn.softmax函数里面。

为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本（cost）或损失（loss），然后尽量最小化这个指标。但是，这两种方式是相同的。

一个非常常见的，非常漂亮的成本函数是“交叉熵”（cross-entropy）。交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术，但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术手段。它的定义如下：

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交叉熵是用来衡量我们的预测用于描述真相的低效性。

交叉熵

根据公式计算交叉熵，可以很容易的为训练过程指定最小化误差用的损失函数，我们的损失函数是目标类别和预测类别之间的交叉熵

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

首先，用 tf.log 计算 y 的每个元素的对数。接下来，我们把 y_ 的每一个元素和 tf.log(y) 的对应元素相乘。最后，用 tf.reduce_sum 计算张量的所有元素的总和。（注意，这里的交叉熵不仅仅用来衡量单一的一对预测和真实值，而是所有100幅图片的交叉熵的总和。对于100个数据点的预测表现比单一数据点的表现能更好地描述我们的模型的性能

6. 训练模型

现在我们知道我们需要我们的模型做什么啦，用TensorFlow来训练它是非常容易的。因为TensorFlow拥有一张描述你各个计算单元的图，它可以自动地使用反向传播算法(backpropagation algorithm)来有效地确定你的变量是如何影响你想要最小化的那个成本值的。然后，TensorFlow会用你选择的优化算法来不断地修改变量以降低成本。

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

在这里，我们要求TensorFlow用梯度下降算法（gradient descent algorithm）以0.01的学习速率最小化交叉熵。梯度下降算法（gradient descent algorithm）是一个简单的学习过程，TensorFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动。当然TensorFlow也提供了其他许多优化算法：只要简单地调整一行代码就可以使用其他的算法。

TensorFlow在这里实际上所做的是，它会在后台给描述你的计算的那张图里面增加一系列新的计算操作单元用于实现反向传播算法和梯度下降算法。然后，它返回给你的只是一个单一的操作，当运行这个操作时，它用梯度下降算法训练你的模型，微调你的变量，不断减少成本。

然后开始训练模型，这里我们让模型循环训练1000次！

for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

另一种代码写法

for i in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})

该循环的每个步骤中，我们都会随机抓取训练数据中的50个批处理数据点，然后我们用这些数据点作为参数替换之前的占位符来运行train_step。

使用一小部分的随机数据来进行训练被称为随机训练（stochastic training）- 在这里更确切的说是随机梯度下降训练。在理想情况下，我们希望用我们所有的数据来进行每一步的训练，因为这能给我们更好的训练结果，但显然这需要很大的计算开销。所以，每一次训练我们可以使用不同的数据子集，这样做既可以减少计算开销，又可以最大化地学习到数据集的总体特性。

7. 评估我们的模型

首先让我们找出那些预测正确的标签。tf.argmax 是一个非常有用的函数，它能给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值。由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)各个预测数字中概率最大的那一个，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

这行代码会给我们一组布尔值。为了确定正确预测项的比例，我们可以把布尔值转换成浮点数，然后取平均值。例如，[True, False, True, True] 会变成 [1,0,1,1] ，取平均值后得到 0.75.

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

最后，我们计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率。

print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.p_w_picpaths, y_: mnist.test.labels})#输出结果0.9092

8. 代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)print(mnist.train.p_w_picpaths.shape, mnist.train.labels.shape)print(mnist.test.p_w_picpaths.shape, mnist.test.labels.shape)print(mnist.validation.p_w_picpaths.shape, mnist.validation.labels.shape)import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))print(accuracy.eval({x: mnist.test.p_w_picpaths, y_: mnist.test.labels}))

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