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学习笔记TF024:TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字 [复制链接]

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发表于 2017-07-09 15:05 |显示全部楼层
TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类。数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本。样本标注信息,label,10维向量,10种类one-hot编码。训练集训练模型,验证集检验效果,测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。

算法设计,Softmax Regression训练手写数字识别分类模型,估算类别概率,取概率最大数字作模型输出结果。类特征相加,判定类概率。模型学习训练调整权值。softmax,各类特征计算exp函数,标准化(所有类别输出概率值为1)。y = softmax(Wx+b)。

NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python外执行。定义计算图,运算操作不需要每次把运算完的数据传回Python,全部在Python外面运行。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less = tf.InteractiveSession(),创建InteractiveSession,注册为默认session。不同session的数据、运算,相互独立。x = tf.placeholder(tf.float32, [None,784]),创建Placeholder 接收输入数据,第一参数数据类型,第二参数代表tensor shape 数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为784维向量。

tensor存储数据,一旦使用掉就会消失。Variable在模型训练迭代中持久化,长期存在,每轮迭代更新。Softmax Regression模型的Variable对象weights、biases 初始化为0。模型训练自动学习合适值。复杂网络,初始化方法重要。w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])),784特征维数,10类。Label,one-hot编码后10维向量。

Softmax Regression算法,y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)。tf.nn包含大量神经网络组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动实现,只要定义好loss,训练自动求导梯度下降,完成Softmax Regression模型参数自动学习。

定义loss function描述问题模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与真实值越小,越精确。模型初始参数全零,产生初始loss。训练目标是减小loss,找到全局最优或局部最优解。cross-entropy,分类问题常用loss function。y预测概率分布,y'真实概率分布(Label one-hot编码),判断模型对真实概率分布预测准确度。cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))。定义placeholder,输入真实label。tf.reduce_sum求和,tf.reduce_mean每个batch数据结果求均值。

定义优化算法,随机梯度下降SGD(Stochastic Gradient Descent)。根据计算图自动求导,根据反向传播(Back Propagation)算法训练,每轮迭代更新参数减小loss。提供封装优化器,每轮迭代feed数据,TensorFlow在后台自动补充运算操作(Operation)实现反向传播和梯度下降。train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习速度0.5,设定优化目标cross-entropy,得到训练操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数初始化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100)。训练操作train_step。每次随机从训练集抽取100条样本构成mini-batch,feed给 placeholder,调用train_step训练样本。使用小部分样本训练,随机梯度下降,收敛速度更快。每次训练全部样本,计算量大,不容易跳出局部最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmzx(y_,1)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,1)求预测数字概率最大,tf.argmax(y_,1)找样本真实数字类别。tf.equal判断预测数字类别是否正确,返回计算分类操作是否正确。

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)),统计全部样本预测正确度。tf.cast转化correct_prediction输出值类型。

print(accuracy.eval({x: mnist.test.images,y_: mnist.test.labels}))。测试数据特征、Label输入评测流程,计算模型测试集准确率。Softmax Regression  MNIST数据分类识别,测试集平均准确率92%左右。

TensorFlow 实现简单机器算法步骤:
1、定义算法公式,神经网络forward计算。
2、定义loss,选定优化器,指定优化器优化loss。
3、迭代训练数据。
4、测试集、验证集评测准确率。

定义公式只是Computation Graph,只有调用run方法,feed数据,计算才执行。

  1. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
  2.     mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
  3.     print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)
  4.     print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape)
  5.     print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape)
  6.     import tensorflow as tf
  7.     sess = tf.InteractiveSession()
  8.     x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
  9.     W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
  10.     b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
  11.     y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
  12.     y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
  13.     cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
  14.     train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
  15.     tf.global_variables_initializer().run()
  16.     for i in range(1000):
  17.         batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  18.         train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
  19.     correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
  20.     accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
  21.     print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
复制代码



参考资料:
《TensorFlow实践》

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