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卷积神经网络的常见网络结构
常见的架构图如下:
LeNet-5模型结构图如下图：
LeNet-5模型总共有7层。
第一层：卷积层
第一层卷积层的输入为原始的图像，原始图像的尺寸为32×32×1。卷积层的过滤器尺寸为5×5，深度为6，不使用全0补充，步长为1。由于没有使用全0补充，所以这一层的输出的尺寸为32-5+1=28，深度为6。这一个卷积层总共有5×5×1×6+6=156个参数，其中6为偏置项参数个数，卷积层的参数个数只和过滤器的尺寸，深度以及当前层节点矩阵的深度有关。因为下一层节点矩阵有28×28×6=4704个节点，每个节点和5×5=25个当前层节点相连，所以本层卷积层总共有4704×(25+1)=122304个连接。
第二层：池化层
这一层的输入为第一层的输出，是一个28×28×6的节点矩阵。本层采用的过滤器大小为2×2，步长为2，所以本层的输出矩阵大小为14×14×6。
第三层：卷积层
本层的输入矩阵大小为14×14×6，采用的过滤器大小为5×5，深度为16，不使用全0补充，步长为1。这一层的输出的尺寸为14-5+1=10，深度为16，即输出矩阵大小为10×10×16。本层参数有5×5×6×16+16=2416个，连接有10×10×16×(5×5+1)=41600个。
第四层：池化层
本层的输入矩阵大小为10×10×16，采用的过滤器大小为2×2，步长为2，本层的输出矩阵大小为5×5×16。
第五层：全连接层
本层的输入矩阵大小为5×5×16，在LeNet-5模型的论文中将这一层称为卷积层，但是因为过滤器的大小就是5×5，所以和全连接层没有区别，这里直接看成全连接层。本层输入为5×5×16矩阵，将其拉直为一个长度为5×5×16的向量，即将一个三维矩阵拉直到一维空间以向量的形式表示，这样才可以进入全连接层进行训练。本层的输出节点个数为120，所以总共有5×5×16×120+120=48120个参数。
第六层：全连接层
本层的输入节点个数为120个，输出节点个数为84个，总共有120×84+84=10164个参数。
第七层：全连接层
本层的输入节点个数为84个，输出节点个数为10个，总共有84×10+10=850个参数。
接下来以TensorFlow代码展示一个基于LeNet-5模型的mnist数字识别代码。
mnist数据集和完整代码下载链接为：https://download.csdn.net/download/casgj16/10698394 。
（1）mnist_inference.py 构建CNN网络
import tensorflow as tf
INPUT_NODE=784
OUTPUT_NODE=10
NUM_CHANNELS=1
IMAGE_SIZE=28
CONV1_DEEP=6
CONV1_SIZE=5
CONV2_DEEP=16
CONV2_SIZE=5
FC_SIZE=120
FC2_SIZE=84
NUM_LABELS=10
#搭建CNN
def inference(input_tensor,train,regularizer):
#第一层卷积层
# 第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。
# 尺寸变化：32×32×1->28×28×6
with tf.variable_scope('layer1-conv1'):
conv1_weights=tf.get_variable(
"weight",[CONV1_SIZE,CONV1_SIZE ,NUM_CHANNELS,CONV1_DEEP],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
conv1_biases=tf.get_variable(
"biases",[CONV1_DEEP],initializer=tf.constant_initializer(0.0)
)
conv1=tf.nn.conv2d(
input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='VALID'
)
relu1=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1,conv1_biases))
# 第2层卷积层
# 第二层：池化层，过滤器的尺寸为2×2，使用全0补充，步长为2。
# 尺寸变化：28×28×6->14×14×6
with tf.name_scope('layer2-pool1'):
pool1=tf.nn.max_pool(
relu1,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME'
)
# 第三层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为16,不使用全0补充，步长为1。
# 尺寸变化：14×14×6->10×10×16
with tf.variable_scope('layer3-conv2'):
conv2_weights = tf.get_variable(
"weight", [CONV2_SIZE, CONV2_SIZE, CONV1_DEEP, CONV2_DEEP],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
conv2_biases = tf.get_variable(
"biases", [CONV2_DEEP], initializer=tf.constant_initializer(0.0)
)
conv2 = tf.nn.conv2d(
pool1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='VALID'
)
relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, conv2_biases))
# 第四层：池化层，过滤器的尺寸为2×2，使用全0补充，步长为2。
# 尺寸变化：10×10×6->5×5×16
with tf.name_scope('layer4-pool2'):
pool2 = tf.nn.max_pool(
relu2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME'
)
# 将第四层池化层的输出转化为第五层全连接层的输入格式。
# 第四层的输出为5×5×16的矩阵，然而第五层全连接层需要的输入格式
# 为向量，所以我们需要把代表每张图片的尺寸为5×5×16的矩阵拉直成一个长度为5×5×16的向量。
# 举例说，每次训练64张图片，
# 那么第四层池化层的输出的size为(64,5,5,16),拉直为向量，
# nodes=5×5×16=400,尺寸size变为(64,400)
pool_shape=pool2.get_shape().as_list()
nodes=pool_shape[1]*pool_shape[2]*pool_shape[3]
reshaped = tf.reshape(pool2,[-1,nodes])
# 第五层：全连接层，nodes=5×5×16=400，400->120的全连接
# 尺寸变化：比如一组训练样本为64，那么尺寸变化为64×400->64×120
# 训练时，引入dropout，dropout在训练时会随机将部分节点的输出改为0，
# dropout可以避免过拟合问题。
# 这和模型越简单越不容易过拟合思想一致，和正则化限制权重的大小，
# 使得模型不能任意拟合训练数据中的随机噪声，以此达到避免过拟合思想一致。
# 本文最后训练时没有采用dropout，
# dropout项传入参数设置成了False，因为训练和测试写在了一起没有分离，不过大家可以尝试。
with tf.variable_scope('layer5-fc1'):
fc1_weights=tf.get_variable(
"weight",[nodes,FC_SIZE],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
if regularizer!=None:
tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc1_weights))
fc1_biases=tf.get_variable(
"biases",[FC_SIZE],initializer=tf.constant_initializer(0.1)
)
fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped,fc1_weights)+fc1_biases)
if train:
fc1=tf.nn.dropout(fc1,0.5)
# 第六层：全连接层，120->84的全连接
# 尺寸变化：比如一组训练样本为64，那么尺寸变化为64×120->64×84
with tf.variable_scope('layer6-fc2'):
fc2_weights=tf.get_variable(
"weight",[FC_SIZE,FC2_SIZE],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
if regularizer!=None:
tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc2_weights))
fc2_biases = tf.get_variable(
'biases',
[FC2_SIZE],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
fc2 = tf.nn.relu(tf.matmul(fc1, fc2_weights) + fc2_biases)
if train:
fc2 = tf.nn.dropout(fc2, 0.5)
#第七层：全连接层（近似表示），84->10的全连接
#尺寸变化：比如一组训练样本为64，那么尺寸变化为64×84->64×10。
# 最后，64×10的矩阵经过softmax之后就得出了64张图片分类于每种数字的概率，
#即得到最后的分类结果。
with tf.variable_scope('layer7-fc3'):
fc3_weights = tf.get_variable(
'weight',[FC2_SIZE,NUM_LABELS],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
if regularizer != None:
tf.add_to_collection('losses',regularizer(fc3_weights))
fc3_biases = tf.get_variable('biases',
[NUM_LABELS],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)
)
logit = tf.matmul(fc2,fc3_weights) + fc3_biases
return logit
（2）mnist_train.py训练和测试
from skimage import io,transform
import os
import glob
import numpy as np
import tensorflow as tf
import mnist_inference
#将所有的图片重新设置尺寸为32*32
w = 32
h = 32
#mnist数据集中训练数据和测试数据保存地址
train_path = "C:/Users/mnist/train/"
test_path = "C:/Users/mnist/test/"
#读取图片及其标签函数
def read_image(path):
label_dir = [path+x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path+x)]
images = []
labels = []
for index,folder in enumerate(label_dir):
for img in glob.glob(folder+'/*.png'):
print("reading the image:%s"%img)
image = io.imread(img)
image = transform.resize(image,(w,h,mnist_inference.NUM_CHANNELS))
images.append(image)
labels.append(index)
return np.asarray(images,dtype=np.float32),np.asarray(labels,dtype=np.int32)
#读取训练数据及测试数据
train_data,train_label = read_image(train_path)
test_data,test_label = read_image(test_path)
#打乱训练数据及测试数据
train_image_num = len(train_data)
train_image_index = np.arange(train_image_num)
np.random.shuffle(train_image_index)
train_data = train_data[train_image_index]
train_label = train_label[train_image_index]
test_image_num = len(test_data)
test_image_index = np.arange(test_image_num)
np.random.shuffle(test_image_index) #numpy.random.shuffle打乱顺序函数
test_data = test_data[test_image_index]
test_label = test_label[test_image_index]
#输入
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,w,h,mnist_inference.NUM_CHANNELS],name='x')
y_ = tf.placeholder(tf.int32,[None],name='y_')
#-------构建CNN---------------------
#正则化，交叉熵，平均交叉熵，损失函数，最小化损失函数，预测和实际equal比较，tf.equal函数会得到True或False，
#正则化
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001)
#前向网络结果
y = mnist_inference.inference(x,False,regularizer)
#损失函数
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=y_)
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))
#最小化损失函数
train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss)
#accuracy首先将tf.equal比较得到的布尔值转为float型，即True转为1.，False转为0，
# 最后求平均值，即一组样本的正确率。
#比如：一组5个样本，tf.equal比较为[True False True False False],
# 转化为float型为[1. 0 1. 0 0],准确率为2./5=40%。
correct_prediction = tf.equal(tf.cast(tf.argmax(y,1),tf.int32),y_)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
#每次获取batch_size个样本进行训练或测试
def get_batch(data,label,batch_size):
for start_index in range(0,len(data)-batch_size+1,batch_size):
slice_index = slice(start_index,start_index+batch_size)
yield data[slice_index],label[slice_index]
#创建Session会话
with tf.Session() as sess:
#初始化所有变量(权值，偏置等)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#将所有样本训练10次，每次训练中以64个为一组训练完所有样本。
#train_num可以设置大一些。
train_num = 10
batch_size = 64
for i in range(train_num):
train_loss,train_acc,batch_num = 0, 0, 0
for train_data_batch, train_label_batch in get_batch(train_data, train_label, batch_size):
_, err, acc = sess.run([train_op, loss, accuracy], feed_dict={x: train_data_batch, y_: train_label_batch})
train_loss += err;
train_acc += acc;
batch_num += 1
print("train loss:", train_loss / batch_num)
print("train acc:", train_acc / batch_num)
test_loss,test_acc,batch_num = 0, 0, 0
for test_data_batch,test_label_batch in get_batch(test_data,test_label,batch_size):
err2,acc2 = sess.run(
[loss,accuracy],
feed_dict={x:test_data_batch,y_:test_label_batch}
)
test_loss += err;
test_acc += acc;
batch_num += 1
print("test loss:", test_loss / batch_num)
print("test acc:", test_acc / batch_num)
（3）实验结果
