Deep Learning Demo of Primary
下面介绍一个入门案例，如何使用TensorFlow和Keras构建一个CNN模型进行手写数字识别，以及如何使用该模型对自己的图像进行预测。尽管这是一个相对简单的任务，但它涵盖了深度学习基本流程，包括：
- 数据准备
- 模型构建
- 模型训练
- 模型预测
输入：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载MNIST数据集(用于训练模型)
# 这部分代码加载了MNIST数据集,这是一个广泛使用的手写数字图像数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。
# 我们将像素值除以255.0,将它们归一化到0-1的范围内,这是神经网络输入的标准做法。
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 规范化像素值
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 构建CNN模型
# 这部分代码构建了一个卷积神经网络(CNN)模型。我们使用Keras的Sequential API,它允许我们按顺序堆叠不同的层。
# 我们添加了两个卷积层和两个最大池化层,用于从图像中提取特征。
# 然后,我们添加了一个展平层,将特征映射到一个一维向量。
# 最后,我们添加了两个全连接层,第一个具有128个神经元,第二个具有10个神经元,用于对手写数字进行分类。
# 最后一层使用softmax激活函数输出每个数字的概率。
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
# 这部分代码构建了一个卷积神经网络(CNN)模型。我们使用Keras的Sequential API,它允许我们按顺序堆叠不同的层。
# 我们添加了两个卷积层和两个最大池化层,用于从图像中提取特征。然后,我们添加了一个展平层,将特征映射到一个一维向量。
# 最后,我们添加了两个全连接层,第一个具有128个神经元,第二个具有10个神经元,用于对手写数字进行分类。
# 最后一层使用softmax激活函数输出每个数字的概率。
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# 函数:预测手写数字图像
# 在构建模型之后,我们需要编译它。
# 我们指定了使用Adam优化器,稀疏分类交台熵损失函数(适用于整数标签),并监控准确率指标。
# 然后,我们使用model.fit函数在训练数据上训练模型,迭代5个epoch。
def predict_digit(img_path):
# 加载图像
img = Image.open(img_path).convert('L')
img = img.resize((28, 28))
img_array = np.array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=-1)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
# 进行预测
predictions = model.predict(img_array)
predicted_digit = np.argmax(predictions)
return predicted_digit
# 测试
# 这个 predict_digit 函数用于预测手写数字图像。它接受一个图像文件路径作为输入。
# 首先,它使用PIL库加载图像,将其转换为灰度模式,并调整大小为28x28像素。
# 然后,它将图像转换为NumPy数组,并进行与训练数据相同的归一化处理。
# 由于CNN模型需要一个4D张量作为输入(batch_size, height, width, channels),
# 我们需要使用 np.expand_dims 在最后两个维度上扩展数组形状。
#
# 接下来,我们使用训练好的模型的 predict 方法对预处理后的图像数据进行预测,得到一个包含10个概率值的列表,每个值对应一个数字(0-9)的概率。
# 我们使用 np.argmax 找到概率值最大的索引,即模型预测的数字。
# 最后,函数返回预测的数字。
digit = predict_digit('image-8.png')
print(f'预测的数字是: {digit}')
输出：
预测的数字是: 8
但是完全不知道程序都做了什么...，那就学习它的流程吧。
Process:
- 首先，我们加载内置的MNIST数据集，并将像素值归一化到0-1之间。
- 然后，我们使用Keras的Sequential API构建一个CNN模型。该模型包含两个卷积层、两个最大池化层、一个展平层和两个全连接层。
最后一层使用softmax激活函数输出10个数字的概率。 - 我们使用稀疏分类交叉熵损失函数和Adam优化器编译模型。
- 接下来，我们使用训练数据train_images和train_labels训练模型5个epoch。
- 我们定义了一个predict_digit函数，用于预测手写数字图像。这个函数接受一个图像文件路径作为输入。
- 在predict_digit函数中，我们首先使用Pillow库加载图像，并将其转换为灰度模式和28x28大小。
然后，我们将图像数据转换为Numpy数组，并进行相同的归一化处理。
由于模型的输入维度为(批次大小， 高度， 宽度， 通道数)，我们需要使用np.expand_dims在最后两个维度上扩展数组形状。 - 接下来，我们使用训练好的模型的predict方法对预处理后的图像数据进行预测，得到一个包含10个概率值的列表，每个值对应一个数字(0-9)的概率。
我们使用np.argmax找到概率值最大的索引，即模型预测的数字。 - 最后，我们调用predict_digit函数，传入你自己的图像文件路径，并打印预测结果。