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人工智能的 "hello world":在 iOS 实现 MNIST 数学识别MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目标步骤

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iOSDevLog
发布2018-05-17 11:12:04
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发布2018-05-17 11:12:04
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文章被收录于专栏:iOSDevLog

图片发自简书App

MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html

iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/

如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从这里开始,通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解。

手写数字的 MNIST 数据库具有6万个示例的培训集和1万个示例的测试集。它是由 NIST 提供的更大集合的子集。数字已按大小规范化, 并以固定大小的图像为中心。

这是一个很好的数据库, 人们谁想尝试学习技术和模式识别方法的真实世界的数据, 同时花费极小的努力, 对预处理和格式。

虽然只是数字识别, 将帮助您了解如何编写自己的自定义网络从头开始使用 Keras, 并将其转换为 CoreML 模型。因为你将学习和实验很多新的东西, 我觉得最好坚持与一个简单的网络, 具有可预测的结果比工作与深层网络。

目标


在 iOS 上面识别手写数字

根据输入图片,这里我们直接用 iOS 实现绘图,也可以识别本机图片或者拍照方式,给出预测数字

步骤


  1. 用 keras 训练模型,输入图片,得到预测标签
  2. 导入 iOS ,输入图片,得到标签

准备:

一台具有 MacOS 10.13、iOS 11 和 Xcode 9 的计算机。

生成模型

给出了手写数字的 28×28 图像, 找到了能够准确预测数字的模型。

我们需要在我们的机器上设置一个工作环境来培训、测试和转换自定义的深层学习模式, CoreML 模型。我使用 python 虚拟环境 virtualenvwrapper。打开终端并键入以下命令来设置环境。

代码语言:javascript
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$ mkvirtualenv -p python2.7 coreml
(coreml) $ pip install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn opencv-python
(coreml) $ pip install tensorflow
(coreml) $ pip install keras
(coreml) $ pip install unittest2
(coreml) $ pip install h5py==2.8.0rc1
(coreml) $ pip install coremltools

设计 & 培训网络:

对于代码的这一部分, 您可以创建一个 python 文件或者运行的 jupyter 笔记本。

代码语言:javascript
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$ jupyter notebook
  • 首先, 让我们导入一些必要的库, 并确保 keras 后端在 TensorFlow。
代码语言:javascript
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import numpy as np

import keras

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils

# (Making sure) Set backend as tensorflow
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('tf')

现在让我们为培训和测试准备数据集。

代码语言:javascript
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# Define some variables
num_rows = 28
num_cols = 28
num_channels = 1
num_classes = 10

# Import data
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], num_rows, num_cols, num_channels).astype(np.float32) / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], num_rows, num_cols, num_channels).astype(np.float32) / 255

y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

设计培训模型。

代码语言:javascript
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# Model
model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Conv2D(128, (1, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

训练模型。

代码语言:javascript
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# Training
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200, verbose=2)
  • 通过去除辍学层来准备推理模型。
代码语言:javascript
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# Prepare model for inference
for k in model.layers:
if type(k) is keras.layers.Dropout:
model.layers.remove(k)

最后保存模型。

代码语言:javascript
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model.save('mnistCNN.h5')

Keras 到 CoreML:

要将您的模型从 Keras 转换为 CoreML, 我们需要执行更多的其他步骤。我们的深层学习模式期望28×28正常化灰度图像, 并给出了类预测的概率为输出。此外, 让我们添加更多的信息, 我们的模型, 如许可证, 作者等。

代码语言:javascript
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import coremltools

output_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
scale = 1/255.
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('./mnistCNN.h5',
                                                    input_names='image',
                                                    image_input_names='image',
                                                    output_names='output',
                                                    class_labels=output_labels,
                                                    image_scale=scale)

coreml_model.author = 'iOSDevLog'
coreml_model.license = 'MIT'
coreml_model.short_description = 'Model to classify hand written digit'

coreml_model.input_description['image'] = 'Grayscale image of hand written digit'
coreml_model.output_description['output'] = 'Predicted digit'

coreml_model.save('mnistCNN.mlmodel')

通过执行上述代码, 您应该在当前目录中观察名为 "mnistCNN. mlmodel" 的文件。 祝贺!您已经设计了您的第一个 CoreML 模型。使用此信息, 您可以使用 Keras 设计任何自定义模型, 并将其转换为 CoreML 模型。

iOS 应用程序:

这里的大部分内容都集中在应用程序开发上, 我只会解释一些重要的事情。

与对象识别应用程序类似, 我添加了一个名为 DrawView 的自定义视图, 用于通过手指滑动来书写数字 (此视图的大多数代码都是从 Apple 的 Metal 示例项目中获得的灵感)。

我添加了两个名为 "新建" 和 "运行" 的BarBttonItem, 其名称代表其功能。 CoreML 需要 CVPixelBuffer 格式的图像所以我添加了辅助程序代码, 将其转换为必需的格式。

接下来就是输入图片,将预测的输出的数字显示在 label 上面。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.05.11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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