Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型-创新互联

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码，供大家参考，具体内容如下

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import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 
INPUT_NODE = 784  # 输入层节点=图片像素=28x28=784
OUTPUT_NODE = 10  # 输出层节点数=图片类别数目
 
LAYER1_NODE = 500  # 隐藏层节点数，只有一个隐藏层
BATCH_SIZE = 100  # 一个训练包中的数据个数，数字越小
          # 越接近随机梯度下降，越大越接近梯度下降
 
LEARNING_RATE_BASE = 0.8   # 基础学习率
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99  # 学习率衰减率
 
REGULARIZATION_RATE = 0.0001  # 正则化项系数
TRAINING_STEPS = 30000     # 训练轮数
MOVING_AVG_DECAY = 0.99    # 滑动平均衰减率
 
# 定义一个辅助函数，给定神经网络的输入和所有参数，计算神经网络的前向传播结果
def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1,
       weights2, biases2):
 
 # 当没有提供滑动平均类时，直接使用参数当前取值
 if avg_class == None:
  # 计算隐藏层前向传播结果
  layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights1) + biases1)
  # 计算输出层前向传播结果
  return tf.matmul(layer1, weights2) + biases2
 else:
  # 首先计算变量的滑动平均值，然后计算前向传播结果
  layer1 = tf.nn.relu(
    tf.matmul(input_tensor, avg_class.average(weights1)) +
    avg_class.average(biases1))
  
  return tf.matmul(
    layer1, avg_class.average(weights2)) + avg_class.average(biases2)
 
# 训练模型的过程
def train(mnist):
 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_NODE], name='x-input')
 y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_NODE], name='y-input')
 
 # 生成隐藏层参数
 weights1 = tf.Variable(
   tf.truncated_normal([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], stddev=0.1))
 biases1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[LAYER1_NODE]))
 
 # 生成输出层参数
 weights2 = tf.Variable(
   tf.truncated_normal([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], stddev=0.1))
 biases2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[OUTPUT_NODE]))
 
 # 计算前向传播结果，不使用参数滑动平均值 avg_class=None
 y = inference(x, None, weights1, biases1, weights2, biases2)
 
 # 定义训练轮数变量，指定为不可训练
 global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
 
 # 给定滑动平均衰减率和训练轮数的变量，初始化滑动平均类
 variable_avgs = tf.train.ExponentialMovingAverage(
   MOVING_AVG_DECAY, global_step)
 
 # 在所有代表神经网络参数的可训练变量上使用滑动平均
 variables_avgs_op = variable_avgs.apply(tf.trainable_variables())
 
 # 计算使用滑动平均值后的前向传播结果
 avg_y = inference(x, variable_avgs, weights1, biases1, weights2, biases2)
 
 # 计算交叉熵作为损失函数
 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
   logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))
 cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
 
 # 计算L2正则化损失函数
 regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)
 regularization = regularizer(weights1) + regularizer(weights2)
 
 loss = cross_entropy_mean + regularization
 
 # 设置指数衰减的学习率
 learning_rate = tf.train.exponential_decay(
   LEARNING_RATE_BASE,
   global_step,              # 当前迭代轮数
   mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE, # 过完所有训练数据的迭代次数
   LEARNING_RATE_DECAY)
 
 
 # 优化损失函数
 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(
   loss, global_step=global_step)
 
 # 反向传播同时更新神经网络参数及其滑动平均值
 with tf.control_dependencies([train_step, variables_avgs_op]):
  train_op = tf.no_op(name='train')
 
 # 检验使用了滑动平均模型的神经网络前向传播结果是否正确
 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(avg_y, 1), tf.argmax(y_, 1))
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
 
 
 # 初始化会话并开始训练
 with tf.Session() as sess:
  tf.global_variables_initializer().run()
  
  # 准备验证数据，用于判断停止条件和训练效果
  validate_feed = {x: mnist.validation.images,
          y_: mnist.validation.labels}
  
  # 准备测试数据，用于模型优劣的最后评价标准
  test_feed = {x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}
  
  # 迭代训练神经网络
  for i in range(TRAINING_STEPS):
   if i%1000 == 0:
    validate_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed)
    print("After %d training step(s), validation accuracy using average " 
       "model is %g " % (i, validate_acc))
    
   xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
   sess.run(train_op, feed_dict={x: xs, y_: ys})
  
  # 训练结束后在测试集上检测模型的最终正确率
  test_acc = sess.run(accuracy, feed_dict=test_feed)
  print("After %d training steps, test accuracy using average model "
     "is %g " % (TRAINING_STEPS, test_acc))
  
  
# 主程序入口
def main(argv=None):
 mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data", one_hot=True)
 train(mnist)
 
# Tensorflow主程序入口
if __name__ == '__main__':
 tf.app.run()

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