25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
import keras #添加Keraskuimport sys,numpy as np from keras.utils import np_utilsimport osfrom keras.datasets import mnist
print("licheng："+"20"+'\n')
np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() #第一次进行Mnist 数据的下载
images,labels = (x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) #将图片信息和图片标识信息赋值给images 和labels
'''
print("x_train[0:1000]"+str(x_train[0:1000]))
print("x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)"+str(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)))#是一个全零的矩阵
print("images:"+str(images))#感觉是一个10*100的矩阵。
print("labels"+str(labels))#0-10的杂乱的数字
'''
one_hot_lables = np.zeros((len(labels),10))#创建一个1000行，10列的全零矩阵
#print("one_hot_lables"+str(one_hot_lables))#for i,l in enumerate(labels):one_hot_lables[i][l] =1;
labels = one_hot_lablestest_images = x_test.reshape(len(x_test),28*28)/256
test_lables = np.zeros((len(y_test),10))
for i,l in enumerate(y_test):test_lables[i][l] = 1def tanh(x):return np.tanh(x)def tanh2deriv(output):return 1-(output**2)def softmax(x):temp = np.exp(x)return temp/np.sum(temp,axis=1,keepdims=True)#relu = lambda x:(x>=0)*x
#relu2deriv = lambda x:x>=0alpha,iterations = (2,300)
#hidden_size,
pixels_per_image,num_labels = (784,10)
batch_size = 128input_rows = 28
input_cols = 28kernel_rows = 3
kernel_cols = 3
num_kernels = 16hidden_size = ((input_rows - kernel_rows)*(input_cols - kernel_cols))*num_kernelskernels = 0.02*np.random.random((kernel_rows*kernel_cols,num_kernels)) -0.01
weight_1_2 = 0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels)) - 0.1def get_image_section(layer,row_from,row_to,col_from,col_to):section = layer[:,row_from:row_to,col_from:col_to]return section.reshape(-1,1,row_to-row_from,col_to-col_from)for j in range(iterations):#一共循环350次error,correct_cnt = (0.0,0)for i in range(int(len(images)/batch_size)): #有多少个图片就有多少个循环，#for i in range(1):batch_start,batch_end = ((i*batch_size),((i+1)*batch_size))#batch_start, batch_end = (0, 1)layer_0 = images[batch_start:batch_end] #每一张图片解析出来的对应的像素点的单列矩阵或者是单行layer_0 = layer_0.reshape(layer_0.shape[0],28,28)#把layer_0重塑成一个三维数组，1，28，28#print("layer_0.shape"+str(np.shape(layer_0)))#print("layer_0"+str(" ")+str(layer_0))#layer_0.shapesects = list()#print("layer_0.shape[1]" +str(layer_0.shape[1]))#print("layer_0.shape[2]" + str(layer_0.shape[2]))for row_start in range(layer_0.shape[1] - kernel_rows):for col_start in range(layer_0.shape[2]-kernel_cols):sect = get_image_section(layer_0,row_start,row_start+kernel_rows,col_start,col_start+kernel_cols)#if row_start == 0:#print("sect" +str(" ")+str(sect))sects.append(sect)#将数据打散成3*3的小数据，然后组合在一起。一行可以转化成25个小的3*3#print("sect" +str(" ")+str(sect))expanded_input = np.concatenate(sects,axis =1)#print("expanded_input" + str(" ") + str(expanded_input))es = expanded_input.shape #输出为：es (1, 625, 3, 3)#print("es" + str(" ") + str(es))#print("es[0]" + str(" ") + str(es[0]))#print("es[1]" + str(" ") + str(es[1]))flattened_input = expanded_input.reshape(es[0]*es[1],-1) #输出为:flattened_input.shape (625, 9)#print("flattened_input.shape" + str(" ") + str(np.shape(flattened_input)))kernel_output = flattened_input.dot(kernels)#输出为：kernel_output.shape (625, 16)#print("kernel_output" + str(" ") + str(kernel_output))#print("kernel_output.shape" + str(" ") + str(np.shape(kernel_output)))#print("layer_0:"+str(layer_0))#layer_1 = relu(np.dot(layer_0,weight_0_1))#对二层神经网络的数据进行rule处理。小于0的数字都为0，大于0的数字都是本身。layer_1 = tanh(kernel_output.reshape(es[0],-1))#print("layer_1.shape" + str(" ") + str(np.shape(layer_1)))#layer_1.shape (1, 10000)dropout_mask = np.random.randint(2,size=layer_1.shape)layer_1 *= dropout_mask*2#layer_2 = np.dot(layer_1,weight_1_2)#将第二层神经网络的值和第二层的权重加权和得到输出数据。layer_2 = softmax(np.dot(layer_1,weight_1_2))#error += np.sum((labels[batch_start:batch_end] - layer_2)**2)#把每一张图片的误差值进行累加for k in range(batch_size):labelset = labels[batch_start+k:batch_start+k+1]_inc = int(np.argmax(layer_2[k:k+1])== \np.argmax(labelset))#把每次预测成功率进行累加。correct_cnt +=_inc#layer_2_delta = np.full((100,10),(np.sum(labels[batch_start:batch_end]-layer_2))/batch_size)#print(layer_2.shape)layer_2_delta = (labels[batch_start:batch_end]-layer_2)\/(batch_size * layer_2.shape[0])#计算权重反向误差第二层#layer_2_delta = (labels[batch_start:batch_end]-layer_2) #计算权重反向误差第二层layer_1_delta = layer_2_delta.dot(weight_1_2.T)*tanh2deriv(layer_1)#第一层权重误差layer_1_delta *= dropout_maskweight_1_2 += alpha *layer_1.T.dot(layer_2_delta)#修改第一层权重l1d_reshape = layer_1_delta.reshape(kernel_output.shape)k_update = flattened_input.T.dot(l1d_reshape)kernels -= alpha*k_update#weight_0_1 += alpha *layer_0.T.dot(layer_1_delta)#修改第二层权重text_correct_cnt = 0#sys.stdout.write("\r"+"I:"+str(j)+"error"+str(error/float(len(images)))[0:5] + "correct"+str(correct/float(len(images))))#验证测试组的数字被预测出来的概率。
#for j in range(10):
# if(j%10 == 0 or j == iterations-1):
# error,correct = (0.0,0)for i in range(len(test_images)):layer_0 = test_images[i:i+1]layer_0 = layer_0.reshape(layer_0.shape[0],28,28)layer_0.shapesects = list()for row_start in range(layer_0.shape[1] - kernel_rows):for col_start in range(layer_0.shape[2] - kernel_cols):sect = get_image_section(layer_0,row_start,row_start+kernel_rows,col_start,col_start+kernel_cols)sects.append(sect) expanded_input = np.concatenate(sects,axis =1)es = expanded_input.shapeflattened_input = expanded_input.reshape(es[0]*es[1],-1)kernel_output = flattened_input.dot(kernels)layer_1 = tanh(kernel_output.reshape(es[0],-1))layer_2 = np.dot(layer_1,weight_1_2)#error += np.sum((test_lables[i:i+1]-layer_2)**2)text_correct_cnt += int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_lables[i:i+1]))if(j % 1 == 0): print("\n"+"j"+str(j))sys.stdout.write("test-acc："+str(text_correct_cnt/float(len(test_images))) + \"train-acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))print()
#训练结果
'''
licheng：20j0
test-acc：0.0288train-acc:0.055j1
test-acc：0.0273train-acc:0.037j2
test-acc：0.028train-acc:0.037j3
test-acc：0.0292train-acc:0.04j4
test-acc：0.0339train-acc:0.046j5
test-acc：0.0478train-acc:0.068j6
test-acc：0.0758train-acc:0.083j7
test-acc：0.1316train-acc:0.096j8
test-acc：0.2138train-acc:0.127j9
test-acc：0.2942train-acc:0.148j10
test-acc：0.3563train-acc:0.181j11
test-acc：0.4023train-acc:0.209j12
test-acc：0.4359train-acc:0.238j13
test-acc：0.4472train-acc:0.286j14
test-acc：0.4389train-acc:0.274j15
test-acc：0.3951train-acc:0.257j16
test-acc：0.2222train-acc:0.243j17
test-acc：0.0613train-acc:0.112j18
test-acc：0.0266train-acc:0.035j19
test-acc：0.0127train-acc:0.026j20
test-acc：0.0133train-acc:0.022j21
test-acc：0.0185train-acc:0.038j22
test-acc：0.0363train-acc:0.038j23
test-acc：0.0929train-acc:0.067j24
test-acc：0.1994train-acc:0.081j25
test-acc：0.3085train-acc:0.154j26
test-acc：0.4275train-acc:0.204j27
test-acc：0.5324train-acc:0.256j28
test-acc：0.5917train-acc:0.305j29
test-acc：0.6323train-acc:0.341j30
test-acc：0.6607train-acc:0.426j31
test-acc：0.6815train-acc:0.439j32
test-acc：0.7048train-acc:0.462j33
test-acc：0.717train-acc:0.484j34
test-acc：0.7313train-acc:0.505j35
test-acc：0.7355train-acc:0.53j36
test-acc：0.7417train-acc:0.548j37
test-acc：0.747train-acc:0.534j38
test-acc：0.7492train-acc:0.55j39
test-acc：0.7459train-acc:0.562j40
test-acc：0.7352train-acc:0.54j41
test-acc：0.708train-acc:0.496j42
test-acc：0.6486train-acc:0.456j43
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test-acc：0.3312train-acc:0.234j45
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test-acc：0.2162train-acc:0.136j47
test-acc：0.2694train-acc:0.171j48
test-acc：0.3255train-acc:0.172j49
test-acc：0.361train-acc:0.186j50
test-acc：0.4221train-acc:0.21j51
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test-acc：0.696train-acc:0.402j56
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test-acc：0.7209train-acc:0.441j58
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test-acc：0.7975train-acc:0.64j71
test-acc：0.8013train-acc:0.621j72
test-acc：0.8028train-acc:0.626j73
test-acc：0.8095train-acc:0.631j74
test-acc：0.8099train-acc:0.638j75
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test-acc：0.8183train-acc:0.65j78
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test-acc：0.8273train-acc:0.704j83
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test-acc：0.8333train-acc:0.699j86
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test-acc：0.837train-acc:0.697j89
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test-acc：0.8436train-acc:0.705j92
test-acc：0.8436train-acc:0.711j93
test-acc：0.8447train-acc:0.721j94
test-acc：0.845train-acc:0.719j95
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test-acc：0.8478train-acc:0.726j97
test-acc：0.848train-acc:0.718j98
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test-acc：0.85train-acc:0.73j100
test-acc：0.8513train-acc:0.737j101
test-acc：0.8504train-acc:0.73j102
test-acc：0.8506train-acc:0.717j103
test-acc：0.8528train-acc:0.74j104
test-acc：0.8531train-acc:0.733j105
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test-acc：0.8568train-acc:0.721j107
test-acc：0.857train-acc:0.75j108
test-acc：0.8558train-acc:0.731j109
test-acc：0.8578train-acc:0.744j110
test-acc：0.8589train-acc:0.754j111
test-acc：0.8578train-acc:0.732j112
test-acc：0.8583train-acc:0.747j113
test-acc：0.859train-acc:0.747j114
test-acc：0.8597train-acc:0.751j115
test-acc：0.8602train-acc:0.74j116
test-acc：0.8601train-acc:0.753j117
test-acc：0.8588train-acc:0.746j118
test-acc：0.8611train-acc:0.741j119
test-acc：0.8616train-acc:0.731j120
test-acc：0.8632train-acc:0.753j121
test-acc：0.8611train-acc:0.743j122
test-acc：0.8629train-acc:0.752j123
test-acc：0.8647train-acc:0.76j124
test-acc：0.8651train-acc:0.766j125
test-acc：0.8659train-acc:0.752j126
test-acc：0.868train-acc:0.756j127
test-acc：0.8649train-acc:0.767j128
test-acc：0.8661train-acc:0.747j129
test-acc：0.8669train-acc:0.753j130
test-acc：0.8695train-acc:0.753j131
test-acc：0.8691train-acc:0.76j132
test-acc：0.866train-acc:0.756j133
test-acc：0.8668train-acc:0.769j134
test-acc：0.8691train-acc:0.77j135
test-acc：0.8681train-acc:0.757j136
test-acc：0.8702train-acc:0.77j137
test-acc：0.8705train-acc:0.77j138
test-acc：0.8685train-acc:0.768j139
test-acc：0.8664train-acc:0.774j140
test-acc：0.8668train-acc:0.756j141
test-acc：0.8704train-acc:0.783j142
test-acc：0.8702train-acc:0.775j143
test-acc：0.8728train-acc:0.769j144
test-acc：0.8725train-acc:0.776j145
test-acc：0.8721train-acc:0.772j146
test-acc：0.8717train-acc:0.765j147
test-acc：0.8747train-acc:0.777j148
test-acc：0.8746train-acc:0.77j149
test-acc：0.8735train-acc:0.778j150
test-acc：0.8733train-acc:0.785j151
test-acc：0.8732train-acc:0.76j152
test-acc：0.8724train-acc:0.779j153
test-acc：0.8755train-acc:0.772j154
test-acc：0.8728train-acc:0.773j155
test-acc：0.8755train-acc:0.784j156
test-acc：0.8731train-acc:0.774j157
test-acc：0.8743train-acc:0.782j158
test-acc：0.8762train-acc:0.772j159
test-acc：0.8755train-acc:0.79j160
test-acc：0.8751train-acc:0.774j161
test-acc：0.8749train-acc:0.782j162
test-acc：0.8744train-acc:0.78j163
test-acc：0.8766train-acc:0.782j164
test-acc：0.874train-acc:0.796j165
test-acc：0.8754train-acc:0.798j166
test-acc：0.8766train-acc:0.794j167
test-acc：0.8747train-acc:0.784j168
test-acc：0.8768train-acc:0.796j169
test-acc：0.8757train-acc:0.789j170
test-acc：0.8767train-acc:0.79j171
test-acc：0.8732train-acc:0.791j172
test-acc：0.8766train-acc:0.797j173
test-acc：0.8773train-acc:0.789j174
test-acc：0.8778train-acc:0.781j175
test-acc：0.8758train-acc:0.799j176
test-acc：0.8774train-acc:0.785j177
test-acc：0.8766train-acc:0.796j178
test-acc：0.8784train-acc:0.803j179
test-acc：0.8788train-acc:0.794j180
test-acc：0.8779train-acc:0.794j181
test-acc：0.8779train-acc:0.8j182
test-acc：0.8786train-acc:0.791j183
test-acc：0.8778train-acc:0.787j184
test-acc：0.8768train-acc:0.781j185
test-acc：0.8765train-acc:0.786j186
test-acc：0.8764train-acc:0.793j187
test-acc：0.8788train-acc:0.796j188
test-acc：0.8792train-acc:0.789j189
test-acc：0.8764train-acc:0.79j190
test-acc：0.8774train-acc:0.787j191
test-acc：0.8766train-acc:0.782j192
test-acc：0.8802train-acc:0.798j193
test-acc：0.8783train-acc:0.789j194
test-acc：0.8797train-acc:0.785j195
test-acc：0.8792train-acc:0.807j196
test-acc：0.878train-acc:0.796j197
test-acc：0.8785train-acc:0.801j198
test-acc：0.8777train-acc:0.81j199
test-acc：0.8772train-acc:0.784j200
test-acc：0.8777train-acc:0.792j201
test-acc：0.8784train-acc:0.794j202
test-acc：0.8788train-acc:0.795j203
test-acc：0.8802train-acc:0.781j204
test-acc：0.8798train-acc:0.804j205
test-acc：0.878train-acc:0.779j206
test-acc：0.8788train-acc:0.792j207
test-acc：0.8763train-acc:0.793j208
test-acc：0.8794train-acc:0.792j209
test-acc：0.8798train-acc:0.803j210
test-acc：0.8788train-acc:0.804j211
test-acc：0.8792train-acc:0.797j212
test-acc：0.8764train-acc:0.791j213
test-acc：0.88train-acc:0.801j214
test-acc：0.8812train-acc:0.799j215
test-acc：0.8806train-acc:0.79j216
test-acc：0.88train-acc:0.8j217
test-acc：0.8804train-acc:0.802j218
test-acc：0.8786train-acc:0.807j219
test-acc：0.8819train-acc:0.797j220
test-acc：0.8795train-acc:0.799j221
test-acc：0.8789train-acc:0.815j222
test-acc：0.879train-acc:0.816
j223
test-acc：0.8793train-acc:0.809
j224
test-acc：0.8814train-acc:0.795
j225
test-acc：0.8796train-acc:0.799
j226
test-acc：0.8805train-acc:0.806
j227
test-acc：0.8803train-acc:0.808
j228
test-acc：0.8782train-acc:0.801
j229
test-acc：0.8803train-acc:0.814j230
test-acc：0.8808train-acc:0.8j231
test-acc：0.8808train-acc:0.798j232
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test-acc：0.8774train-acc:0.804j299
test-acc：0.8775train-acc:0.814
'''
从运行结果上看，其实和我们上次的程序处理的差不多。
其实这么来看的话，我们就需要进行更多的优化。其实有很多人已经做过相关的优化程序。后面我们将会学习的时候，更加深入的去理解别的更好的算法。
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