单层的基础神经网络基于TensorFlow如何实现手写字识别
本篇文章为大家展示了单层的基础神经网络基于TensorFlow如何实现手写字识别，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
我们提供的服务有：成都网站设计、成都网站制作、微信公众号开发、网站优化、网站认证、黎平ssl等。为上1000+企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务，是有科学管理、有技术的黎平网站制作公司
先上代码
import tensorflow from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt # 普通的神经网络学习 # 学习训练类 class Normal: weight = [] biases = [] def __init__(self): self.times = 1000 self.mnist = [] self.session = tensorflow.Session() self.xs = tensorflow.placeholder(tensorflow.float32, [None, 784]) self.ys = tensorflow.placeholder(tensorflow.float32, [None, 10]) self.save_path = 'learn/result/normal.ckpt' def run(self): self.import_data() self.train() self.save() def _setWeight(self,weight): self.weight = weight def _setBiases(self,biases): self.biases = biases def _getWeight(self): return self.weight def _getBiases(self): return self.biases # 训练 def train(self): prediction = self.add_layer(self.xs, 784, 10, activation_function=tensorflow.nn.softmax) cross_entropy = tensorflow.reduce_mean( -tensorflow.reduce_sum( self.ys * tensorflow.log(prediction) , reduction_indices=[1]) ) train_step = tensorflow.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) self.session.run(tensorflow.global_variables_initializer()) for i in range(self.times): batch_xs, batch_ys = self.mnist.train.next_batch(100) self.session.run(train_step, feed_dict={self.xs: batch_xs, self.ys: batch_ys}) if i % 50 == 0: # images 变换为 labels，images相当于x，labels相当于y accurary = self.computer_accurary( self.mnist.test.images, self.mnist.test.labels, prediction ) # 数据导入 def import_data(self): self.mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 数据保存 def save(self): saver = tensorflow.train.Saver() path = saver.save(self.session,self.save_path) # 添加隐藏层 def add_layer(self,inputs,input_size,output_size,activation_function=None): weight = tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([input_size,output_size]),dtype=tensorflow.float32,name='weight') biases = tensorflow.Variable(tensorflow.zeros([1,output_size]) + 0.1,dtype=tensorflow.float32,name='biases') Wx_plus_b = tensorflow.matmul(inputs,weight) + biases self._setBiases(biases) self._setWeight(weight) if activation_function is None: outputs = Wx_plus_b else: outputs = activation_function(Wx_plus_b,) return outputs # 计算结果数据与实际数据的正确率 def computer_accurary(self,x_data,y_data,tf_prediction): prediction = self.session.run(tf_prediction,feed_dict={self.xs:x_data,self.ys:y_data}) # 返回两个矩阵中***值的索引号位置，然后进行相应位置的值大小比较并在此位置设置为True/False correct_predition = tensorflow.equal(tensorflow.argmax(prediction,1),tensorflow.argmax(y_data,1)) # 进行数据格式转换，然后进行降维求平均值 accurary = tensorflow.reduce_mean(tensorflow.cast(correct_predition,tensorflow.float32)) result = self.session.run(accurary,feed_dict={self.xs:x_data,self.ys:y_data}) return result # 识别类 class NormalRead(Normal): input_size = 784 output_size = 10 def run(self): self.import_data() self.getSaver() origin_input = self._getInput() output = self.recognize(origin_input) self._showImage(origin_input) self._showOutput(output) pass # 显示识别结果 def _showOutput(self,output): number = output.index(1) print('识别到的数字:',number) # 显示被识别图片 def _showImage(self,origin_input): data = [] tmp = [] i = 1 # 原数据转换为可显示的矩阵 for v in origin_input[0]: if i %28 == 0: tmp.append(v) data.append(tmp) tmp = [] else: tmp.append(v) i += 1 plt.figure() plt.imshow(data, cmap='binary') # 黑白显示 plt.show() def _setBiases(self,biases): self.biases = biases pass def _setWeight(self,weight): self.weight = weight pass def _getBiases(self): return self.biases def _getWeight(self): return self.weight # 获取训练模型 def getSaver(self): weight = tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([self.input_size, self.output_size]), dtype=tensorflow.float32,name='weight') biases = tensorflow.Variable(tensorflow.zeros([1, self.output_size]) + 0.1, dtype=tensorflow.float32, name='biases') saver = tensorflow.train.Saver() saver.restore(self.session,self.save_path) self._setWeight(weight) self._setBiases(biases) def recognize(self,origin_input): input = tensorflow.placeholder(tensorflow.float32,[None,784]) weight = self._getWeight() biases = self._getBiases() result = tensorflow.matmul(input,weight) + biases resultSof = tensorflow.nn.softmax(result,) # 把结果集使用softmax进行激励 resultSig = tensorflow.nn.sigmoid(resultSof,) # 把结果集以sigmoid函数进行激励，用于后续分类 output = self.session.run(resultSig,{input:origin_input}) output = output[0] # 对识别结果进行分类处理 output_tmp = [] for item in output: if item < 0.6: output_tmp.append(0) else : output_tmp.append(1) return output_tmp def _getInput(self): inputs, y = self.mnist.train.next_batch(100); return [inputs[50]]以上是程序，整个程序基于TensorFlow来实现的，具体的TensorFlow安装我就不说了。
整个训练过程不做多说，我发现网上关于训练的教程很多，但是训练结果的教程很少。
整个程序里，通过tensorflow.train.Saver()的save进行训练结果模型进行存储，然后再用tensorflow.train.Saver()的restore进行模型恢复然后取到训练好的weight和baises。
这里要注意的一个地方是因为一次性随机取出100张手写图片进行批量训练的，我在取的时候其实也是批量随机取100张，但是我传入识别的是一张，通过以下这段程序：
def _getInput(self): inputs, y = self.mnist.train.next_batch(100); return [inputs[50]]
注意一下return这里的数据结构，其实是取这批量的第50张，实际上这段程序写成：
def _getInput(self): inputs, y = self.mnist.train.next_batch(1); return [inputs[0]]
会更好。
因为识别的时候是需要用到训练的隐藏层来进行的，所以在此我虽然识别的是一张图片，但是我必须要传入一个批量数据的这样一个结构。
然后再识别的地方，我使用了两个激励函数：
resultSof = tensorflow.nn.softmax(result,) # 把结果集使用softmax进行激励 resultSig = tensorflow.nn.sigmoid(resultSof,) # 把结果集以sigmoid函数进行激励，用于后续分类
这里的话，***个softmax激励后的数据我发现得到的是以e为底的指数形式，转换成普通的浮点数来看，不是很清楚到底是什么，那么我在做识别数字判断的时候就不方便，所以再通过了一次sigmoid的激励。
后续我通过一个循环判断进行一次实际上的分类，这个原因首先要说到识别结果形式：
[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]
像以上这个数据，表示的是8，也就是说，数组下表第几位为1就表示是几，如0的表示:
[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
而sigmoid函数在这个地方其实就是对每个位置的数据进行了分类，我发现如果分类值小于0.52这样的数据其实代表的是否，也就是说此位置的值对应的是0，大于0.52应该对应的是真，也就是1；而我在程序里取的是0.6为界限做判断。
实际上，这个界限值应该是在神经网络训练的时候取的，而不是看识别结果来进行凭感觉取的（虽然训练的时候的参数也是凭感觉取的）
上述内容就是单层的基础神经网络基于TensorFlow如何实现手写字识别，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
分享标题：单层的基础神经网络基于TensorFlow如何实现手写字识别
标题链接：http://cdiso.cn/article/jshohd.html
