tensorflow.examples.tutorials.mnist

Rocture 发布于2023-04-25 16:47 / 3346人阅读

TensorFlow是一个广泛使用的机器学习框架，它提供了许多示例程序来帮助新手了解如何使用TensorFlow。其中一个示例程序是tensorflow.examples.tutorials.mnist，它是一个基于MNIST数据集的手写数字识别程序。在本文中，我们将讨论如何使用tensorflow.examples.tutorials.mnist来构建一个手写数字识别器。首先，我们需要了解MNIST数据集。MNIST数据集是一个包含手写数字图像和相应标签的数据集。它由60000个训练图像和10000个测试图像组成。每个图像都是28x28像素的灰度图像，标签是0到9之间的数字，表示图像中的手写数字。要使用tensorflow.examples.tutorials.mnist，我们需要先安装TensorFlow。然后，我们可以从TensorFlow的GitHub存储库中获取tensorflow/examples/tutorials/mnist/目录。在这个目录中，有两个主要的Python文件：input_data.py和mnist_softmax.py。 input_data.py文件包含一个函数，可以下载MNIST数据集并将其转换为NumPy数组格式。我们可以使用以下代码来加载MNIST数据集：

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

这将下载MNIST数据集并将其存储在"MNIST_data"目录中。one_hot=True参数将标签转换为one-hot编码格式。 mnist_softmax.py文件包含一个使用softmax回归模型进行手写数字识别的示例程序。softmax回归是一种用于多类别分类的线性模型。它将输入向量乘以权重矩阵，并将结果传递到softmax函数中，以产生每个类别的概率分布。我们可以使用以下代码来定义softmax回归模型：

import tensorflow as tf

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)

这里，x是一个占位符，它将在运行时被替换为输入图像的扁平化版本。W和b是模型的权重和偏差，它们将在训练过程中优化。y是模型的输出，它是每个类别的概率分布。接下来，我们需要定义损失函数和优化器。损失函数用于衡量模型的预测结果和实际标签之间的差异。我们使用交叉熵作为损失函数，它是一种广泛使用的多类别分类损失函数。优化器用于最小化损失函数，我们使用随机梯度下降优化器。我们可以使用以下代码来定义损失函数和优化器：

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)

这里，y_是一个占位符，它将在运行时被替换为实际标签的one-hot编码。cross_entropy是交叉熵损失函数。train_step是优化器，它将使用学习率0.5的随机梯度下降算法最小化交叉熵损失函数。最后，我们需要定义一个会话并运行训练循环。训练循环将重复执行以下步骤：从MNIST数据集中获取一个批次的图像和标签，将它们传递给模型进行训练，计算损失函数并更新模型的权重和偏差。我们可以使用以下代码来定义会话和训练循环：

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={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(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

这里，我们使用InteractiveSession来创建一个会话。我们使用global_variables_initializer()函数初始化模型的权重和偏差。在训练循环中，我们使用mnist.train.next_batch(100)函数获取一个批次的图像和标签。我们使用feed_dict参数将批次的图像和标签传递给模型进行训练。在训练完成后，我们使用测试集计算模型的准确率。总之，tensorflow.examples.tutorials.mnist是一个非常有用的示例程序，可以帮助新手了解如何使用TensorFlow构建机器学习模型。通过学习这个示例程序，我们可以掌握如何加载数据集、定义模型、定义损失函数和优化器，并运行训练循环来训练模型。

云服务器 GPU云服务器

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/130661.html

利用 tf.gradients 在 TensorFlow 中实现梯度下降

摘要：使用内置的优化器对数据集进行回归在使用实现梯度下降之前，我们先尝试使用的内置优化器比如来解决数据集分类问题。使用对数据集进行回归通过梯度下降公式，权重的更新方式如下为了实现梯度下降，我将不使用优化器的代码，而是采用自己写的权重更新。作者：chen_h微信号 & QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：http://www.jianshu.com/p/13e0.....

ckllj 2019-07-30 15:10 评论0 收藏0
tensorflow学习笔记3——MNIST应用篇

摘要：的卷积神经网络应用卷积神经网络的概念卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 MNIST的卷积神经网络应用卷积神经网络的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[2] 它...

baishancloud 2019-07-30 15:33 评论0 收藏0
Tensorflow快餐教程(1) - 30行代码搞定手写识别

摘要：在第轮的时候，竟然跑出了的正确率综上，借助和机器学习工具，我们只有几十行代码，就解决了手写识别这样级别的问题，而且准确度可以达到如此程度。摘要： Tensorflow入门教程1 去年买了几本讲tensorflow的书，结果今年看的时候发现有些样例代码所用的API已经过时了。看来自己维护一个保持更新的Tensorflow的教程还是有意义的。这是写这一系列的初心。快餐教程系列希望能够尽可...

April 2019-07-30 16:17 评论0 收藏0
TensorFlow学习笔记（6）：TensorBoard之Embeddings

摘要：前言本文基于官网的写成。是自带的一个可视化工具，是其中的一个功能，用于在二维或三维空间对高维数据进行探索。本文使用数据讲解的使用方法。前言本文基于TensorFlow官网的How-Tos写成。 TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具，Embeddings是其中的一个功能，用于在二维或三维空间对高维数据进行探索。 An embedding is a map ...

hover_lew 2019-07-25 11:27 评论0 收藏0