TensorFlow学习笔记（二）图像分类

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-01-20 08:35 355阅读 0赞

在[上个例子][Link 1]中，我们学会了如何创建神经网络，解决了预测房屋价格的问题。但是那个问题十分明确，房屋价格和房间房间数量之间的规则一目了然，并不能体现出机器学习的价值。

接下来，让我们来看一个很难定义出来明确规则的例子，如图像识别。

在这个例子中，我们利用机器学习，识别图像的类别。

# fashion-minist #

这里使用的数据集是fashion-minist，数据集包含60000条训练数据和10000条测试数据，每条数据都是28\*28的灰度图像，及对应的10种类别。

数据大概是长这个样子的。

可以从[这里][Link 2]查看详细的资料。

# 编码实现 #

在开始时，还是先引入tensorflow。

import tensorflow as tf
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fashion minist 数据可以使用tensorflow的API来读取。

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
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调用minist.load\_data函数，得到两个数据集合，分别是训练数据和测试数据，每个数据集合由图像数据和标签组成。

(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
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这个数据长的是什么样子呢？我们可以随便找一个元素打印出来图像数据和标签看下，这里打印下第一个元素。

print("lable: ", training_labels[0])
    print("image: ")
    for line in training_images[0]:
        s = ""
        for v in line:
            s = s + "%3d"%v + " "
        print(s)
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我们注意到打印出来的值都是在0-255之间。如果我们要训练神经网络，需要把这些值变为0-1之间，这个操作叫归一化，把数据做归一化会带来很多好处。

利用python，我们很容易做归一化操作

training_images  = training_images / 255.0
    test_images = test_images / 255.0
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看到这里可能会疑惑，为什么会有训练和测试两份数据集？原因是一份数据用来做训练，另一份数据是模型未见过的，用来测试模型在之前从未见过的数据中的表现。

现在让我们设计下我们的模型，这里有几个新概念，接下来会做解释。

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

**Sequential**: 定义了神经网络的层序列。

**Flatten**：之前我们打印数据的时候，图像数据是二维的，Flatten只是将其变为一维数据。

**Dense**：向神经网络中添加一个层。

每一个层都需要**activation function**设置激活函数，我们有很多种激活函数可以选择，这里用的是Relu和Softmax。

**Relu**：作用相当于`if (X>0) return X; else return 0;`，所以做的事情就是把0（X<=0时）或X（X>0时）传到下一层。

**Softmax**：获取一组值，然后选取最大的那个。举个例子，假如上一层传来的数据是\[0.1, 0.1, 0.05, 0.1, 9.5, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05\]，那么我们得到的结果是\[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0\]。它帮我们实现来选取最大值的编码工作，能节省大量的代码。

现在我们已经定义好来模型，接下来就是要训练模型了。我们先编译模型，编译时需指定优化函数和损失函数。然后调用`model.fit`训练模型，使训练数据能够匹配到对应的标签，也就是找到训练数据和对应标签之间的关系，这样若有新的和训练数据相像的数据，模型就能预测这种数据的标签了。

model.compile(optimizer = tf.train.AdamOptimizer(),
                  loss = 'sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)
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当训练完成后，我们可以看到模型的acc，就是0.8914这个数字。这个数字的含义是，我们的模型预测训练数据时，有89%的数据是准确的。这个指标不算好，但是考虑到我们只训练了5个epoch，且很快完成了训练，这个结果也是不错的了。

但是我们的模型在未见过的数据中表现如何呢？这就是上面的测试数据的用处了。我们可以调用`model.evalute`，把测试数据和标签传过去，就能看到其在测试数据上的表现了。

model.evaluate(test_images, test_labels)
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可以看到acc是0.8745，意味着有87%的准确率，没有在训练数据中的表现好，这也是符合预期的。

后面可以再尝试用一些别的方法，来提高准确率。

[Link 1]: https://juejin.im/post/5c9317eee51d4503ca0539dd
[Link 2]: https://link.juejin.im?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fzalandoresearch%2Ffashion-mnist