Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法


            手写数字识别算法的设计与实现

本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。

项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。

设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。

1 LeNet-5模型的介绍

本文实现手写数字识别，使用的是卷积神经网络，建模思想来自LeNet-5，如下图所示：







这是原始的应用于手写数字识别的网络，我认为这也是最简单的深度网络。



LeNet-5不包括输入，一共7层，较低层由卷积层和最大池化层交替构成，更高层则是全连接和高斯连接。



LeNet-5的输入与BP神经网路的不一样。这里假设图像是黑白的，那么LeNet-5的输入是一个32*32的二维矩阵。同时，输入与下一层并不是全连接的，而是进行稀疏连接。本层每个神经元的输入来自于前一层神经元的局部区域(5×5)，卷积核对原始图像卷积的结果加上相应的阈值，得出的结果再经过激活函数处理，输出即形成卷积层（C层）。卷积层中的每个特征映射都各自共享权重和阈值，这样能大大减少训练开销。降采样层（S层）为减少数据量同时保存有用信息，进行亚抽样。



第一个卷积层（C1层）由6个特征映射构成，每个特征映射是一个28×28的神经元阵列，其中每个神经元负责从5×5的区域通过卷积滤波器提取局部特征。一般情况下，滤波器数量越多，就会得出越多的特征映射，反映越多的原始图像的特征。本层训练参数共6×(5×5+1)=156个，每个像素点都是由上层5×5=25个像素点和1个阈值连接计算所得，共28×28×156=122304个连接。



S2层是对应上述6个特征映射的降采样层（pooling层）。pooling层的实现方法有两种，分别是max-pooling和mean-pooling，LeNet-5采用的是mean-pooling，即取n×n区域内像素的均值。C1通过2×2的窗口区域像素求均值再加上本层的阈值，然后经过激活函数的处理，得到S2层。pooling的实现，在保存图片信息的基础上，减少了权重参数，降低了计算成本，还能控制过拟合。本层学习参数共有1*6+6=12个，S2中的每个像素都与C1层中的2×2个像素和1个阈值相连，共6×(2×2+1)×14×14=5880个连接。



S2层和C3层的连接比较复杂。C3卷积层是由16个大小为10×10的特征映射组成的，当中的每个特征映射与S2层的若干个特征映射的局部感受野（大小为5×5）相连。其中，前6个特征映射与S2层连续3个特征映射相连，后面接着的6个映射与S2层的连续的4个特征映射相连，然后的3个特征映射与S2层不连续的4个特征映射相连，最后一个映射与S2层的所有特征映射相连。此处卷积核大小为5×5，所以学习参数共有6×(3×5×5+1)+9×(4×5×5+1)+1×(6×5×5+1)=1516个参数。而图像大小为28×28，因此共有151600个连接。



S4层是对C3层进行的降采样，与S2同理，学习参数有16×1+16=32个，同时共有16×(2×2+1)×5×5=2000个连接。



C5层是由120个大小为1×1的特征映射组成的卷积层，而且S4层与C5层是全连接的，因此学习参数总个数为120×(16×25+1)=48120个。



F6是与C5全连接的84个神经元，所以共有84×(120+1)=10164个学习参数。



卷积神经网络通过通过稀疏连接和共享权重和阈值，大大减少了计算的开销，同时，pooling的实现，一定程度上减少了过拟合问题的出现，非常适合用于图像的处理和识别。

2 手写数字识别算法模型的构建

2.1 各层设计

有了第一节的基础知识，在这基础上，进行完善和改进。





输入层设计



输入为28×28的矩阵，而不是向量。



激活函数的选取



Sigmoid函数具有光滑性、鲁棒性和其导数可用自身表示的优点，但其运算涉及指数运算，反向传播求误差梯度时，求导又涉及乘除运算，计算量相对较大。同时，针对本文构建的含有两层卷积层和降采样层，由于sgmoid函数自身的特性，在反向传播时，很容易出现梯度消失的情况，从而难以完成网络的训练。因此，本文设计的网络使用ReLU函数作为激活函数。



ReLU的表达式：





卷积层设计



本文设计卷积神经网络采取的是离散卷积，卷积步长为1，即水平和垂直方向每次运算完，移动一个像素。卷积核大小为5×5。



降采样层



本文降采样层的pooling方式是max-pooling，大小为2×2。

输出层设计

输出层设置为10个神经网络节点。数字0~9的目标向量如下表所示：





2.2 网络模型的总体结构





其实，本文网络的构建，参考自TensorFlow的手写数字识别的官方教程的，读者有兴趣也可以详细阅读。

2.3 编程实现算法

本文使用Python，调用TensorFlow的api完成手写数字识别的算法。 



注：本文程序运行环境是：Win10,python3.5.2。当然，也可以在Linux下运行，由于TensorFlow对py2和py3兼容得比较好，在Linux下可以在python2.7中运行。





#!/usr/bin/env python2

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Fri Feb 17 19:50:49 2017



@author: Yonghao Huang

"""



#import modules

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#from sklearn.metrics import confusion_matrix

import tensorflow as tf

import time

from datetime import timedelta

import math

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data





def new_weights(shape):

  return tf.Variable(tf.truncated_normal(shape,stddev=0.05))

def new_biases(length):

  return tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=length))

def conv2d(x,W):

  return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

def max_pool_2x2(inputx):

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



#import data

data = input_data.read_data_sets("./data", one_hot=True) # one_hot means [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0] stands for 2



print("Size of:")

print("--Training-set:\t\t{}".format(len(data.train.labels)))

print("--Testing-set:\t\t{}".format(len(data.test.labels)))

print("--Validation-set:\t\t{}".format(len(data.validation.labels)))

data.test.cls = np.argmax(data.test.labels,axis=1)  # show the real test labels: [7 2 1 ..., 4 5 6], 10000values



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

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



y_true = tf.placeholder("float",shape=[None,10],name='y_true')

y_true_cls = tf.argmax(y_true,dimension=1)

# Conv 1

layer_conv1 = {"weights":new_weights([5,5,1,32]),

        "biases":new_biases([32])}

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image,layer_conv1["weights"])+layer_conv1["biases"])

h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

# Conv 2

layer_conv2 = {"weights":new_weights([5,5,32,64]),

        "biases":new_biases([64])}

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,layer_conv2["weights"])+layer_conv2["biases"])

h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# Full-connected layer 1

fc1_layer = {"weights":new_weights([7*7*64,1024]),

      "biases":new_biases([1024])}

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])

h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,fc1_layer["weights"])+fc1_layer["biases"])

# Droupout Layer

keep_prob = tf.placeholder("float")

h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

# Full-connected layer 2

fc2_layer = {"weights":new_weights([1024,10]),

       "biases":new_weights([10])}

# Predicted class

y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,fc2_layer["weights"])+fc2_layer["biases"]) # The output is like [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]

y_pred_cls = tf.argmax(y_pred,dimension=1) # Show the real predict number like '2'

# cost function to be optimized

cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_true*tf.log(y_pred))

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(cross_entropy)

# Performance Measures

correct_prediction = tf.equal(y_pred_cls,y_true_cls)

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))

with tf.Session() as sess:

  init = tf.global_variables_initializer()

  sess.run(init)

  train_batch_size = 50

  def optimize(num_iterations):

    total_iterations=0

    start_time = time.time()

    for i in range(total_iterations,total_iterations+num_iterations):

      x_batch,y_true_batch = data.train.next_batch(train_batch_size)

      feed_dict_train_op = {x:x_batch,y_true:y_true_batch,keep_prob:0.5}

      feed_dict_train = {x:x_batch,y_true:y_true_batch,keep_prob:1.0}

      sess.run(optimizer,feed_dict=feed_dict_train_op)

      # Print status every 100 iterations.

      if i%100==0:

        # Calculate the accuracy on the training-set.

        acc = sess.run(accuracy,feed_dict=feed_dict_train)

        # Message for printing.

        msg = "Optimization Iteration:{0:>6}, Training Accuracy: {1:>6.1%}"

        # Print it.

        print(msg.format(i+1,acc))

    # Update the total number of iterations performed

    total_iterations += num_iterations

    # Ending time

    end_time = time.time()

    # Difference between start and end_times.

    time_dif = end_time-start_time

    # Print the time-usage

    print("Time usage:"+str(timedelta(seconds=int(round(time_dif)))))

  test_batch_size = 256

  def print_test_accuracy():

    # Number of images in the test-set.

    num_test = len(data.test.images)

    cls_pred = np.zeros(shape=num_test,dtype=np.int)

    i = 0

    while i < num_test:

      # The ending index for the next batch is denoted j.

      j = min(i+test_batch_size,num_test)

      # Get the images from the test-set between index i and j

      images = data.test.images[i:j, :]

      # Get the associated labels

      labels = data.test.labels[i:j, :]

      # Create a feed-dict with these images and labels.

      feed_dict={x:images,y_true:labels,keep_prob:1.0}

      # Calculate the predicted class using Tensorflow.

      cls_pred[i:j] = sess.run(y_pred_cls,feed_dict=feed_dict)

      # Set the start-index for the next batch to the

      # end-index of the current batch

      i = j

    cls_true = data.test.cls

    correct = (cls_true==cls_pred)

    correct_sum = correct.sum()

    acc = float(correct_sum) / num_test

    # Print the accuracy

    msg = "Accuracy on Test-Set: {0:.1%} ({1}/{2})"

    print(msg.format(acc,correct_sum,num_test))

  # Performance after 10000 optimization iterations

  optimize(num_iterations=10000)

  print_test_accuracy()

  savew_hl1 = layer_conv1["weights"].eval()

  saveb_hl1 = layer_conv1["biases"].eval()

  savew_hl2 = layer_conv2["weights"].eval()

  saveb_hl2 = layer_conv2["biases"].eval()

  savew_fc1 = fc1_layer["weights"].eval()

  saveb_fc1 = fc1_layer["biases"].eval()

  savew_op = fc2_layer["weights"].eval()

  saveb_op = fc2_layer["biases"].eval()



  np.save("savew_hl1.npy", savew_hl1)

  np.save("saveb_hl1.npy", saveb_hl1)

  np.save("savew_hl2.npy", savew_hl2)

  np.save("saveb_hl2.npy", saveb_hl2)

  np.save("savew_hl3.npy", savew_fc1)

  np.save("saveb_hl3.npy", saveb_fc1)

  np.save("savew_op.npy", savew_op)

  np.save("saveb_op.npy", saveb_op)



运行结果显示：测试集中准确率大概为99.2%。 



我还写了一些辅助函数，可以查看部分识别错误的图片，







还可以查看混淆矩阵，





2.3 实现手写识别系统

最后，将训练好的参数保存，封装进一个GUI界面中，形成一个手写识别系统。 







系统中还添加了一点图像预处理的操作，比如灰度化，图像信息的归一化等，更贴近实际应用。 

系统可进行快速识别，如下图





3 总结

本文实现的系统其实是基于卷积神经网络的手写数字识别系统。该系统能快速实现手写数字识别，成功识别率高。缺点：只能正确识别单个数字，图像预处理还不够，没有进行图像分割，读者也可以自行添加，进行完善。

4 收获

本人之前的本科期间，虽然努力学习高数、线性代数和概率论，但是没有认真学习过机器学习，本人是2017年才开始系统学习机器学习相关知识，而且本科毕业论文也选择了相关的课题，虽然比较基础，但是认真完成后，有一种学以致用的满足感，同时也激励着我进行更深入的理论学习和实践探讨，与所有读者共勉。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。

            

            

