附完整代码：AI实战训练第一个AI模型“MNIST手写数字识别模型”

在上篇文章中，我们已经把AI的基础环境搭建好了（见文章：

Ubuntu + conda + tensorflow + GPU + pycharm搭建AI基础环境

），接下来将基于tensorflow训练第一个AI模型：MNIST手写数字识别模型。

MNIST是一个经典的手写数字数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由不同人手写的0至9的数字构成，由60000个训练样本集和10000个测试样本集构成，每个样本的尺寸为28x28，以二进制格式存储，如下图所示：

MNIST手写数字识别模型的主要任务是：输入一张手写数字的图像，然后识别图像中手写的是哪个数字。

该模型的目标明确、任务简单，数据集规范、统一，数据量大小适中，在普通的PC电脑上都能训练和识别，堪称是深度学习领域的“Hello World!”，学习AI的入门必备模型。

0、AI建模主要步骤

在构建AI模型时，一般有以下主要步骤：准备数据、数据预处理、划分数据集、配置模型、训练模型、评估优化、模型应用，如下图所示：

下面将按照主要步骤进行介绍。

由于MNIST数据集太经典了，很多深度学习书籍在介绍该入门模型案例时，基本上就是直接下载获取数据，然后就进行模型训练，最后得出一个准确率出来。但这样的入门案例学习后，当要拿自己的数据来训练模型，却往往不知该如何处理数据、如何训练、如何应用。在本文，将分两种情况进行介绍：

（1）使用MNIST数据（本案例）

（2）使用自己的数据

下面将针对模型训练的各个主要环节进行介绍，便于读者快速迁移去训练自己的数据模型。

1、准确数据

准备数据是训练模型的第一步，基础数据可以是网上公开的数据集，也可以是自己的数据集。视觉、语音、语言等各种类型的数据在网上都能找到相应的数据集（具体请见文章：深度学习的常用公开数据集）。

（1）使用MNIST数据（本案例）

MNIST数据集由于非常经典，已集成在tensorflow里面，可以直接加载使用，也可以从MNIST的官网上（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）直接下载数据集，代码如下：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 数据集路径

data_dir='/home/roger/data/work/tensorflow/data/mnist'

# 自动下载 MNIST 数据集

mnist = input_data.read_data_sets(data_dir, one_hot=True)

# 如果自动下载失败，则手工从官网上下载 MNIST 数据集，然后进行加载

# 下载地址 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

#mnist=input_data.read_data_sets(data_dir,one_hot=True)

集成或下载的MNIST数据集已经是打好标签了，直接使用就行。

（2）使用自己的数据

如果是使用自己的数据集，在准备数据时的重要工作是“标注数据”，也就是对数据进行打标签，主要的标注方式有：

① 整个文件打标签。例如MNIST数据集，每个图像只有1个数字，可以从0至9建10个文件夹，里面放相应数字的图像；也可以定义一个规则对图像进行命名，如按标签+序号命名；还可以在数据库里面创建一张对应表，存储文件名与标签之间的关联关系。如下图：

② 圈定区域打标签。例如ImageNet的物体识别数据集，由于每张图片上有各种物体，这些物体位于不同位置，因此需要圈定某个区域进行标注，目前比较流行的是VOC2007、VOC2012数据格式，这是使用xml文件保存图片中某个物体的名称（name）和位置信息（xmin, ymin, xmax, ymax）。

如果图片很多，一张一张去计算位置信息，然后编写xml文件，实在是太耗时耗力了。所幸，有一位大神开源了一个数据标注工具labelImg （https://github.com/tzutalin/labelImg），只要在界面上画框标注，就能自动生成VOC格式的xml文件了，非常方便，如下图所示：

③ 数据截段打标签。针对语音识别、文字识别等，有些是将数据截成一段一段的语音或句子，然后在另外的文件中记录对应的标签信息。

2、数据预处理

在准备好基础数据之后，需要根据模型需要对基础数据进行相应的预处理。

（1）使用MNIST数据（本案例）

由于MNIST数据集的尺寸统一，只有黑白两种像素，无须再进行额外的预处理，直接拿来建模型就行。

（2）使用自己的数据

而如果是要训练自己的数据，根据模型需要一般要进行以下预处理：

a. 统一格式：即统一基础数据的格式，例如图像数据集，则全部统一为jpg格式；语音数据集，则全部统一为wav格式；文字数据集，则全部统一为UTF-8的纯文本格式等，方便模型的处理；

b. 调整尺寸：根据模型的输入要求，将样本数据全部调整为统一尺寸。例如LeNet模型是32x32，AlexNet是224x224，VGG是224x224等；

c. 灰度化：根据模型需要，有些要求输入灰度图像，有些要求输入RGB彩色图像；

d. 去噪平滑：为提升输入图像的质量，对图像进行去噪平滑处理，可使用中值滤波器、高斯滤波器等进行图像的去噪处理。如果训练数据集的图像质量很好了，则无须作去噪处理；

e. 其它处理：根据模型需要进行直方图均衡化、二值化、腐蚀、膨胀等相关的处理；

f. 样本增强：有一种观点认为神经网络是靠数据喂出来的，如果能够增加训练数据的样本量，提供海量数据进行训练，则能够有效提升算法的质量。常见的样本增强方式有：水平翻转图像、随机裁剪、平移变换，颜色、光照变换等，如下图所示：

3、划分数据集

在训练模型之前，需要将样本数据划分为训练集、测试集，有些情况下还会划分为训练集、测试集、验证集。

（1）使用MNIST数据（本案例）

本案例要训练模型的MNIST数据集，已经提供了训练集、测试集，代码如下：

（2）使用自己的数据

如果是要划分自己的数据集，可使用scikit-learn工具进行划分，代码如下：

from sklearn.cross_validation import train_test_split

# 随机选取75%的数据作为训练样本，其余25%的数据作为测试样本

# X_data：数据集

# y_labels：数据集对应的标签

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X_data,y_labels,test_size=0.25,random_state=33)

4、配置模型

接下来是选择模型、配置模型参数，建议先阅读深度学习经典模型的文章（见文章白话卷积神经网络模型），便于快速掌握深度学习模型的相关知识。

（1）选择模型

本案例将采用LeNet模型来训练MNIST手写数字模型，LeNet是一个经典卷积神经网络模型，结构简单，针对MNIST这种简单的数据集可达到比较好的效果，LeNet模型的原理介绍请见文章（白话CNN经典模型：LeNet），网络结构图如下：

（2）设置参数

在训练模型时，一般要设置的参数有：

# 模型的相关参数

step_cnt=10000 # 训练模型的迭代次数

batch_size=100 # 每次迭代时，批量获取样本的数据量

learning_rate=0.001 # 学习率

除此之外还有卷积层权重和偏置、池化层权重、全联接层权重和偏置、优化函数等等，根据模型需要进行设置。

5、训练模型

接下来便是根据选择好的模型，构建网络，然后开始训练。

（1）构建模型

本案例按照LeNet的网络模型结构，构建网络模型，网络结果如下

代码如下：

# 训练数据，占位符

x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])

# 训练的标签数据，占位符

y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])

# 将样本数据转为28x28

x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

# 保留概率，用于 dropout 层

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

# 第一层：卷积层

# 卷积核尺寸为5x5，通道数为1，深度为32，移动步长为1，采用ReLU激励函数

conv1_weights = tf.get_variable("conv1_weights", [5, 5, 1, 32], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))

conv1_biases = tf.get_variable("conv1_biases", [32], initializer=tf.constant_initializer(0.0))

conv1 = tf.nn.conv2d(x_image, conv1_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_biases))

# 第二层：最大池化层

# 池化核的尺寸为2x2，移动步长为2，使用全0填充

pool1 = tf.nn.max_pool(relu1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 第三层：卷积层

# 卷积核尺寸为5x5，通道数为32，深度为64，移动步长为1，采用ReLU激励函数

conv2_weights = tf.get_variable("conv2_weights", [5, 5, 32, 64], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))

conv2_biases = tf.get_variable("conv2_biases", [64], initializer=tf.constant_initializer(0.0))

conv2 = tf.nn.conv2d(pool1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, conv2_biases))

# 第四层：最大池化层

# 池化核尺寸为2x2, 移动步长为2，使用全0填充

pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 第五层：全连接层

fc1_weights = tf.get_variable("fc1_weights", [7 * 7 * 64, 1024],

initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))

fc1_baises = tf.get_variable("fc1_baises", [1024], initializer=tf.constant_initializer(0.1))

pool2_vector = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])

fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(pool2_vector, fc1_weights) + fc1_baises)

# Dropout层（即按keep_prob的概率保留数据，其它丢弃），以防止过拟合

fc1_dropout = tf.nn.dropout(fc1, keep_prob)

# 第六层：全连接层

fc2_weights = tf.get_variable("fc2_weights", [1024, 10],

initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) # 神经元节点数1024, 分类节点10

fc2_biases = tf.get_variable("fc2_biases", [10], initializer=tf.constant_initializer(0.1))

fc2 = tf.matmul(fc1_dropout, fc2_weights) + fc2_biases

# 第七层：输出层

y_conv = tf.nn.softmax(fc2)

（2）训练模型

在训练模型时，需要选择优化器，也就是说要告诉模型以什么策略来提升模型的准确率，一般是选择交叉熵损失函数，然后使用优化器在反向传播时最小化损失函数，从而使模型的质量在不断迭代中逐步提升。

代码如下：

# 定义交叉熵损失函数

# y_ 为真实标签

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))

# 选择优化器，使优化器最小化损失函数

train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)

# 返回模型预测的最大概率的结果，并与真实值作比较

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))

# 用平均值来统计测试准确率

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练模型

saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:

tf.global_variables_initializer().run()

for step in range(step_cnt):

batch = mnist.train.next_batch(batch_size)

if step % 100 == 0:

# 每迭代100步进行一次评估，输出结果，保存模型，便于及时了解模型训练进展

train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict=)

print("step %d, training accuracy %g" % (step, train_accuracy))

saver.save(sess,model_dir+'/my_mnist_model.ctpk',global_step=step)

train_step.run(feed_dict=)

# 使用测试数据测试准确率

print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict=))

训练的结果如下，由于MNIST数据集比较简单，模型训练很快就达到99%的准确率，如下图所示：

模型训练后保存的结果如下图所示：

6、评估优化

在使用训练数据完成模型的训练之后，再使用测试数据进行测试，了解模型的泛化能力，代码如下

# 使用测试数据测试准确率

test_acc=accuracy.eval(feed_dict=)

print("test accuracy %g" %test_acc)

模型测试结果如下：

7、模型应用

模型训练完成后，将模型保存起来，当要实际应用时，则通过加载模型，输入图像进行应用。代码如下：

# 加载 MNIST 模型

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:

saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_dir))

# 随机提取 MNIST 测试集的一个样本数据和标签

test_len=len(mnist.test.images)

test_idx=random.randint(0,test_len-1)

x_image=mnist.test.images[test_idx]

y=np.argmax(mnist.test.labels[test_idx])

# 跑模型进行识别

y_conv = tf.argmax(y_conv,1)

pred=sess.run(y_conv,feed_dict=)

print('正确：',y,'，预测：',pred[0])

使用模型进行测试的结果如下图：

至此，一个完整的模型训练和应用的过程就介绍完了。

后面将陆续推出更多AI实战内容，敬请留意。

获取完整代码

想要阅读本案例的完整代码，请关注本公众号，然后回复“代码”关键字即可获取完整的训练模型代码。