TensorFlow学习笔记3-从MNIST开始

2024-04-06 14:31:01

TensorFlow学习笔记3-从MNIST开始学习softmax

本笔记内容为“从MNIST学习softmax regression算法的实现”。
注意：由于我学习机器学习及之前的书写习惯，约定如下：

$X$表示训练集的设计矩阵，其大小为m行n列，m表示训练集的大小(size)，n表示特征的个数；
$W$表示权重矩阵，其大小是n行k列，n为输入特征的个数，k为输出(特征)的个数；
$\boldsymbol{y}$表示训练集对应标签，其大小为m行，m表示训练集的大小(size)；
$\boldsymbol{y’}$表示将测试向量$x$输入后得到的测试结果；

总之：
注意区分这里的：$\boldsymbol{y'}=XW+\boldsymbol{b}$ 表示矩阵形式的预测结果($\boldsymbol{y’}$和$\boldsymbol{b}$是向量)；
之前机器学习中的是(如《机器学习实战》中SVM一章)：$y’=\omega^T x+b $ 表示向量形式的预测结果($y'$和$b$是标量)；

算法部分：包括预测模型和优化目标

以手写输入MNIST为例：

预测模型

\[ \boldsymbol{y'}=softmax(\boldsymbol{z})=softmax(X \times W + \boldsymbol{b}) \]
其中softmax函数是归一化函数:

\[ softmax(x_i)=\frac{exp(x_i)}{\sum_j exp(x_j)} \]

其中$i , j$的范围为1~10。softmax函数将$\boldsymbol{z}$归一化之后变为$\boldsymbol{y’}$(预测值)。如下图。

训练集：共55000条数据，每条数据中有784个特征(将28*28个像素点进行展开，忽略了像素间的结构关系)，矩阵中m=55000，n=784;
参数$W$中的元素$W_{i,j}$的含义是：第i个像素点在数字j中占的权重，意思是如果很多数字j的实例中都有i，说明像素点i很大可能代表数字j，那么其权重会很大。
参数$b$中的元素$b_{i,j}$的含义是：第i个像素点在数字j的偏置量，意思是如果大部分数字都是0，则0的特征对应的bias值会很大。

优化目标：交叉熵的最小化

交叉熵：
\[ H_{y}(y')=-\sum{y_i log(y'_i)} \]

其中，
每个batch中的所有预测项的交叉熵的平均值为评价指标。

实现部分：

用随机梯度下降优化器对评价指标进行优化。

每次随机选取训练集中的100个子集作为batch(桶)进行训练，共训练1000次。

预测模型的评价

统计准确率。

附代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
- [x] Created on Wed Oct 31 21:35:42 2018

@author: ccl
"""
# 下载数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)  # 使用one-hot编码
print(mnist.train.assets.shape, mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.assets.shape, mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.assets.shape, mnist.validation.labels.shape)


import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
# 第一步，定义算法公式
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])  # 构建占位符，None表示样本的数量可以是任意的
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))  # 构建一个变量，代表权重矩阵，初始化为0
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))  # 构建一个变量，代表偏置，初始化为0
y_ = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)  # 构建了一个softmax的模型：y = softmax(Wx + b)，y指样本标签的预测值

# 第二步，定义损失函数，选定优化器，并指定优化器优化损失函数
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 交叉熵损失函数
cross_entropy = -tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y * tf.log(y_),reduction_indices=[1]))
# 使用梯度下降法最小化cross_entropy损失函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 第三步，迭代地对数据进行训练
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):  # 迭代次数1000
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)  # 使用minibatch，一个batch大小为100
    train_step.run({x: batch_xs, y: batch_ys})
    if i%100 ==0:
        print("进度:%d%%" % (i//10))

# 第四步，在测试集或验证集上对准确率进行评测
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))  # tf.argmax()返回的是某一维度上其数据最大所在的索引值，在这里即代表预测值和真值
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))  # 用平均值来统计测试准确率

# 你会得到大约92%的准确率
print(accuracy.eval({x:mnist.test.assets,y:mnist.test.labels}))
#关闭会话
sess.close()

#### 更进一步

使用InteractiveSession将这个session注册为默认的session，之后的运算都默认跑在这个session里，不同session之间的运算与数据相互独立。
比较

  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)  # 使用minibatch，一个batch大小为100
  train_step.run({x: batch_xs, y: batch_ys})

与

  batch = mnist.train.next_batch(50)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})

的异同。

本质没有区别：也就是说只要是字典dict形式的写法，就是输入；否则就是输出。

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