tensorflow2.0如何实现cnn的图像识别

tensorflow2.0实现cnn图像识别

import  tensorflow as tf
from    tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequential
import  os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
tf.random.set_seed(2345)

conv_layers = [ # 5 units of conv + max pooling
   # unit 1
   layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),

# unit 2
   layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),

# unit 3
   layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),

# unit 4
   layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),

# unit 5
   layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
   layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same')

]

def preprocess(x, y):
   # [0~1]
   x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255.
   y = tf.cast(y, dtype=tf.int32)
   return x,y

(x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar100.load_data()
y = tf.squeeze(y, axis=1)
y_test = tf.squeeze(y_test, axis=1)
print(x.shape, y.shape, x_test.shape, y_test.shape)

train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y))
train_db = train_db.shuffle(1000).map(preprocess).batch(128)

test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test))
test_db = test_db.map(preprocess).batch(64)

sample = next(iter(train_db))
print('sample:', sample[0].shape, sample[1].shape,
     tf.reduce_min(sample[0]), tf.reduce_max(sample[0]))

def main():

# [b, 32, 32, 3] => [b, 1, 1, 512]
   conv_net = Sequential(conv_layers)

fc_net = Sequential([
       layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
       layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
       layers.Dense(100, activation=None),
   ])

conv_net.build(input_shape=[None, 32, 32, 3])
   fc_net.build(input_shape=[None, 512])
   optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4)

# [1, 2] + [3, 4] => [1, 2, 3, 4]
   variables = conv_net.trainable_variables + fc_net.trainable_variables

for epoch in range(50):

for step, (x,y) in enumerate(train_db):

with tf.GradientTape() as tape:
               # [b, 32, 32, 3] => [b, 1, 1, 512]
               out = conv_net(x)
               # flatten, => [b, 512]
               out = tf.reshape(out, [-1, 512])
               # [b, 512] => [b, 100]
               logits = fc_net(out)
               # [b] => [b, 100]
               y_onehot = tf.one_hot(y, depth=100)
               # compute loss
               loss = tf.losses.categorical_crossentropy(y_onehot, logits, from_logits=True)
               loss = tf.reduce_mean(loss)

grads = tape.gradient(loss, variables)
           optimizer.apply_gradients(zip(grads, variables))

if step ％100 == 0:
               print(epoch, step, 'loss:', float(loss))

total_num = 0
       total_correct = 0
       for x,y in test_db:

out = conv_net(x)
           out = tf.reshape(out, [-1, 512])
           logits = fc_net(out)
           prob = tf.nn.softmax(logits, axis=1)
           pred = tf.argmax(prob, axis=1)
           pred = tf.cast(pred, dtype=tf.int32)

correct = tf.cast(tf.equal(pred, y), dtype=tf.int32)
           correct = tf.reduce_sum(correct)

total_num += x.shape[0]
           total_correct += int(correct)

acc = total_correct / total_num
       print(epoch, 'acc:', acc)

if __name__ == '__main__':
   main()

cnn+tensorflow实现识别图片

通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤：

● 图像输入（InputImage）

● 卷积（Convolution）

● 最大池化（MaxPooling）

● 全连接神经网络（Fully-ConnectedNeural Network）计算。

首先将图片分割成如下图的重叠的独立小块；下图中，这张照片被分割成了77张大小相同的小图片。

接下来将每一个独立小块输入小的神经网络；这个小的神经网络已经被训练用来判断一个图片是否属于“儿童”类别，它输出的是一个特征数组。

标准的数码相机有红、绿、蓝三个通道（Channels），每一种颜色的像素值在0-255之间，构成三个堆叠的二维矩阵；灰度图像则只有一个通道，可以用一个二维矩阵来表示。

将所有的独立小块输入小的神经网络后，再将每一个输出的特征数组按照第一步时77个独立小块的相对位置做排布，得到一个新数组。

第二步中，这个小的神经网络对这77张大小相同的小图片都进行同样的计算，也称权重共享（SharedWeights）。

这样做是因为，第一，对图像等数组数据来说，局部数组的值经常是高度相关的，可以形成容易被探测到的独特的局部特征；第二，图像和其它信号的局部统计特征与其位置是不太相关的，如果特征图能在图片的一个部分出现，也能出现在任何地方。

所以不同位置的单元共享同样的权重，并在数组的不同部分探测相同的模式。

数学上，这种由一个特征图执行的过滤操作是一个离散的卷积，卷积神经网络由此得名。

卷积步骤完成后，再使用MaxPooling算法来缩减像素采样数组，按照2×2来分割特征矩阵，分出的每一个网格中只保留最大值数组，丢弃其它数组，得到最大池化数组（Max-PooledArray）。

接下来将最大池化数组作为另一个神经网络的输入，这个全连接神经网络会最终计算出此图是否符合预期的判断。

在实际应用时，卷积、最大池化和全连接神经网络计算，这几步中的每一步都可以多次重复进行，总思路是将大图片不断压缩，直到输出单一的值。使用更多卷积步骤，神经网络就可以处理和学习更多的特征。

来源：https://blog.csdn.net/qq_38574975/article/details/107477846