• keras—多层感知器MLP—MNIST手写数字识别


      一、手写数字识别

    现在就来说说如何使用神经网络实现手写数字识别。 在这里我使用mind manager工具绘制了要实现手写数字识别需要的模块以及模块的功能: 
    神经网络思维导图

    其中隐含层节点数量(即神经细胞数量)计算的公式(这只是经验公式,不一定是最佳值):  

    m=n+l−−−−√+am=n+l+a 
    m=log2nm=log2⁡n 
    m=nl−−√m=nl 
    • m: 隐含层节点数
    • n: 输入层节点数
    • l:输出层节点数
    • a:1-10之间的常数

    本例子当中:

    • 输入层节点n:784
    • 输出层节点:10 (表示数字 0 ~ 9)
    • 隐含层选30个,训练速度虽然快,但是准确率却只有91% 左右,如果将这个数字变为100 或是300,其训练速度回慢一些

      ,但准确率可以提高到93%~94% 左右。

      因为这是使用的MNIST的手写数字训练数据,所以它的图像的分辨率是28 * 28,也就是有784个像素点,其下载地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

      二、查看数据程序

    • 48000作为训练数据,12000作为验证数据,10000作为预测数据
    •  1 #coding=utf-8
       2 import numpy as np             #导入模块,numpy是扩展链接库
       3 import pandas as pd             #类似一个本地的excel,偏向现在的非结构化的数据库
       4 import tensorflow as tf
       5 import keras
       6 from keras.utils import np_utils
       7 np.random.seed(10)            #设置seed可以产生的随机数据
       8 from keras.datasets import mnist  #导入模块,下载读取mnist数据
       9 (x_train_image,y_train_label),
      10 (x_test_image,y_test_label)=mnist.load_data() #下载读取mnist数据
      11 print('train data=',len(x_train_image))
      12 print('test data=',len(x_test_image))
      13 print('x_train_image:',x_train_image.shape)
      14 print('y_train_label:',y_train_label.shape) #查看数据
      15 import matplotlib.pyplot as plt
      16 def plot_image(image):                      #定义显示函数
      17     fig=plt.gcf()
      18     fig.set_size_inches(2,2)           #设置显示图形的大小
      19     plt.imshow(image,cmap='binary')    #黑白灰度显示
      20     plt.show()                         #开始画图
      21 y_train_label[0]                       #查看第0项label数据
      22 import matplotlib.pyplot as plt
      23 def plot_image_labels_prediction(image,lables,prediction,idx,num=10):#显示多项数据
      24     fig=plt.gcf()
      25     fig.set_size_inches(12,14)        #设置显示图形的大小
      26     if num>25:num=25
      27     for i in range(0,num):            #画出num个数字图形
      28         ax=plt.subplot(5,5,i+1)       #建立subplot字图形为5行5列
      29         ax.imshow(image[idx],cmap='binary')   #画出subgraph
      30         title="lable="+str(lables[idx])       #设置字图形title,显示标签字段
      31         if len(prediction)>0:                 #如果传入了预测结果
      32             title+=",predict="+str(prediction[idx])     #标题
      33         ax.set_title(title,fontsize=10)                 #设置字图形的标题
      34         ax.set_xticks([]);ax.set_yticks([])             #设置不显示刻度
      35         idx+=1                               #读取下一项
      36     plt.show()
      37 plot_image_labels_prediction(x_train_image,y_train_label,[],0,10)#查看训练数据前10项
      38 plot_image_labels_prediction(x_test_image,y_test_label,[],0,10)  #查看测试数据前10项

        

      三、运行结果



    • 四、训练预测识别程序

    •  1 #coding=utf-8
       2 #1.数据预处理
       3 import numpy as np             #导入模块,numpy是扩展链接库
       4 import pandas as pd
       5 import tensorflow
       6 import keras
       7 from keras.utils import np_utils
       8 np.random.seed(10)            #设置seed可以产生的随机数据
       9 from keras.datasets import mnist  #导入模块,下载读取mnist数据
      10 (x_train_image,y_train_label),
      11 (x_test_image,y_test_label)=mnist.load_data() #下载读取mnist数据
      12 print('train data=',len(x_train_image))
      13 print('test data=',len(x_test_image))
      14 print('x_train_image:',x_train_image.shape)
      15 print('y_train_label:',y_train_label.shape)
      16 import matplotlib.pyplot as plt
      17 def plot_image(image):
      18     fig=plt.gcf()
      19     fig.set_size_inches(2,2)
      20     plt.imshow(image,cmap='binary')
      21     plt.show()
      22 y_train_label[0]
      23 import matplotlib.pyplot as plt
      24 def plot_image_labels_prediction(image,lables,prediction,idx,num=10):
      25     fig=plt.gcf()
      26     fig.set_size_inches(12,14)
      27     if num>25:num=25
      28     for i in range(0,num):
      29         ax=plt.subplot(5,5,i+1)
      30         ax.imshow(image[idx],cmap='binary')
      31         title="lable="+str(lables[idx])
      32         if len(prediction)>0:
      33             title+=",predict="+str(prediction[idx])
      34         ax.set_title(title,fontsize=10)
      35         ax.set_xticks([]);ax.set_yticks([])
      36         idx+=1
      37     plt.show()
      38 plot_image_labels_prediction(x_train_image,y_train_label,[],0,10)
      39 plot_image_labels_prediction(x_test_image,y_test_label,[],0,10)
      40 x_Train=x_train_image.reshape(60000,784).astype('float32') #以reshape转化成784个float
      41 x_Test=x_test_image.reshape(10000,784).astype('float32')
      42 x_Train_normalize=x_Train/255    #将features标准化
      43 x_Test_normalize=x_Test/255
      44 y_Train_OneHot=np_utils.to_categorical(y_train_label)#将训练数据和测试数据的label进行one-hot encoding转化
      45 y_Test_OneHot=np_utils.to_categorical(y_test_label)
      46 #2.建立模型
      47 from keras.models import Sequential #可以通过Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型,序惯模型是多个网络层的线性堆叠
      48 from keras.layers import Dense    #全连接层
      49 model=Sequential()
      50 #建立输入层、隐藏层
      51 model.add(Dense(units=256,
      52                 input_dim=784,
      53                 kernel_initializer='normal',
      54                 activation='relu'))
      55 #建立输出层
      56 model.add(Dense(units=10,
      57                 kernel_initializer='normal',
      58                 activation='softmax'))
      59 print(model.summary())
      60 #3、进行训练
      61 #对训练模型进行设置,损失函数、优化器、权值
      62 model.compile(loss='categorical_crossentropy',
      63               optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
      64 # 设置训练与验证数据比例,80%训练,20%测试,执行10个训练周期,每一个周期200个数据,显示训练过程2次
      65 train_history=model.fit(x=x_Train_normalize,
      66                         y=y_Train_OneHot,validation_split=0.2,
      67                         epochs=10,batch_size=200,verbose=2)
      68 #显示训练过程
      69 import matplotlib.pyplot as plt
      70 def show_train_history(train_history,train,validation):
      71     plt.plot(train_history.history[train])
      72     plt.plot(train_history.history[validation])
      73     plt.title('Train History')
      74     plt.ylabel(train)
      75     plt.xlabel('Epoch')
      76     plt.legend(['train','validation'],loc='upper left')    #显示左上角标签
      77     plt.show()
      78 show_train_history(train_history,'acc','val_acc')   #画出准确率评估结果
      79 show_train_history(train_history,'loss','val_loss') #画出误差执行结果
      80 #以测试数据评估模型准确率
      81 scores=model.evaluate(x_Test_normalize,y_Test_OneHot)   #创建变量存储评估后的准确率数据,(特征值,真实值)
      82 print()
      83 print('accuracy',scores[1])
      84 #进行预测
      85 prediction=model.predict_classes(x_Test)
      86 prediction
      87 plot_image_labels_prediction(x_test_image,y_test_label,prediction,idx=340)
       
    • 五、运行结果

    • 评估模型准确率结果为:0.9754
    •  

    • 预测结果:有一个潦草的5预测错误为3
    萍水相逢逢萍水,浮萍之水水浮萍!
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