文件名称:
利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.py
开发工具:
文件大小: 8kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-03-18
详细说明：利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。
#导入numpy模块
import numpy as np
#导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络
import tensorflow as tf
#下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True)
#（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。
#（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001].
#定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。
#None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。
input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255
output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别
#输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量
input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1])
test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片
test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签
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