Google机器学习笔记(七)TF.Learn 手写文字识别

mnist问题

  • 计算机视觉领域的Hello world
  • 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature
  • 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题

TensorFlow

  • 可以按教程用Docker安装,也可以直接在Linux上安装
  • 你可能会担心,不用Docker的话怎么开那个notebook呢?其实notebook就在主讲人的Github页
  • 可以用这个Chrome插件:npviewer直接在浏览器中阅读ipynb格式的文件,而不用在本地启动iPython notebook
  • 我们的教程在这里:ep7.ipynb
  • 把代码从ipython notebook中整理出来:tflearn_mnist.py

代码分析

  • 下载数据集
mnist = learn.datasets.load_dataset('mnist')

恩,就是这么简单,一行代码下载解压mnist数据,每个img已经灰度化成长784的数组,每个label已经one-hot成长度10的数组

在我的深度学习笔记看One-hot是什么东西

  • numpy读取图像到内存,用于后续操作,包括训练集(只取前10000个)和验证集
data = mnist.train.images
labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32)
test_data = mnist.test.images
test_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32)
max_examples = 10000
data = data[:max_examples]
labels = labels[:max_examples]
  • 可视化图像
def display(i):
    img = test_data[i]
    plt.title('Example %d. Label: %d' % (i, test_labels[i]))
    plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap=plt.cm.gray_r)
    plt.show()

用matplotlib展示灰度图

  • 训练分类器
  • 提取特征(这里每个图的特征就是784个像素值)
feature_columns = learn.infer_real_valued_columns_from_input(data)
  • 创建线性分类器并训练
classifier = learn.LinearClassifier(feature_columns=feature_columns, n_classes=10)
classifier.fit(data, labels, batch_size=100, steps=1000)

注意要制定n_classes为labels的数量

  • 分类器实际上是在根据每个feature判断每个label的可能性,
  • 不同的feature有的重要,有的不重要,所以需要设置不同的权重
  • 一开始权重都是随机的,在fit的过程中,实际上就是在调整权重
  • 最后可能性最高的label就会作为预测输出
  • 传入测试集,预测,评估分类效果
result = classifier.evaluate(test_data, test_labels)
print result["accuracy"]

速度非常快,而且准确率达到91.4%

可以只预测某张图,并查看预测是否跟实际图形一致

# here's one it gets right
print ("Predicted %d, Label: %d" % (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0]))
display(0)
# and one it gets wrong
print ("Predicted %d, Label: %d" % (classifier.predict(test_data[8]), test_labels[8]))
display(8)
  • 可视化权重以了解分类器的工作原理
weights = classifier.weights_
a.imshow(weights.T[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.seismic)
  • 这里展示了8个张图中,每个像素点(也就是feature)的weights,
  • 红色表示正的权重,蓝色表示负的权重
  • 作用越大的像素,它的颜色越深,也就是权重越大
  • 所以权重中红色部分几乎展示了正确的数字

Next steps

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