聊聊神经网络模型示例程序——数字的推理预测-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了聊聊神经网络模型示例程序——数字的推理预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但除了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。

MNIST数据集

MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上，在阅读图像识别或机器学习的论文时，MNIST数据集经常作为实验用的数据出现。

MNIST数据集是由0到9的数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张，这些图像可以用于学习和推理。MNIST数据集的一般使用方法是，先用训练图像进行学习，再用学习到的模型度量能在多大程度上对测试图像进行正确的分类。

MNIST的图像数据是28像素 × 28像素的灰度图像（1通道），各个像素的取值在0到255之间。每个图像数据都相应地标有"7" "2" "1"等标签。

使用如下脚本可以下载数据集

# coding: utf-8
try:
    import urllib.request
except ImportError:
    raise ImportError('You should use Python 3.x')
import os.path
import gzip
import pickle
import os
import numpy as np


url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
key_file = {
    'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz',
    'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz',
    'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz',
    'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}

dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl"

train_num = 60000
test_num = 10000
img_dim = (1, 28, 28)
img_size = 784


def _download(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    if os.path.exists(file_path):
        return

    print("Downloading " + file_name + " ... ")
    urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path)
    print("Done")
    
def download_mnist():
    for v in key_file.values():
       _download(v)
        
def _load_label(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
            labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8)
    print("Done")
    
    return labels

def _load_img(file_name):
    file_path = dataset_dir + "/" + file_name
    
    print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...")    
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f:
            data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)
    data = data.reshape(-1, img_size)
    print("Done")
    
    return data
    
def _convert_numpy():
    dataset = {}
    dataset['train_img'] =  _load_img(key_file['train_img'])
    dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label'])    
    dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img'])
    dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label'])
    
    return dataset

def init_mnist():
    download_mnist()
    dataset = _convert_numpy()
    print("Creating pickle file ...")
    with open(save_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(dataset, f, -1)
    print("Done!")

def _change_one_hot_label(X):
    T = np.zeros((X.size, 10))
    for idx, row in enumerate(T):
        row[X[idx]] = 1
        
    return T
    

def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False):
    """读入MNIST数据集
    
    Parameters
    ----------
    normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0
    one_hot_label : 
        one_hot_label为True的情况下，标签作为one-hot数组返回
        one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组
    flatten : 是否将图像展开为一维数组
    
    Returns
    -------
    (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签)
    """
    if not os.path.exists(save_file):
        init_mnist()
        
    with open(save_file, 'rb') as f:
        dataset = pickle.load(f)
    
    if normalize:
        for key in ('train_img', 'test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)
            dataset[key] /= 255.0
            
    if one_hot_label:
        dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])
        dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])
    
    if not flatten:
         for key in ('train_img', 'test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28)

    return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) 


if __name__ == '__main__':
    init_mnist()

load_mnist函数以"(训练图像 ,训练标签 )，(测试图像，测试标签 )"的多元组形式返回读入的MNIST数据。

load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) 这样，设置 3 个参数。
第 1 个参数normalize设置是否将输入图像正规化为0.0～1.0的值。如果将该参数设置为False，则输入图像的像素会保持原来的0～255。
第2个参数flatten设置是否展开输入图像（变成一维数组）。如果将该参数设置为False，则输入图像为1 × 28 × 28的三维数组；若设置为True，则输入图像会保存为由784个元素构成的一维数组。
第3个参数one_hot_label设置是否将标签保存为one-hot表示（one-hot representation）。one-hot表示是仅正确解标签为1，其余皆为0的数组，就像[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样。当one_hot_label为False时，只是像7、2这样简单保存正确解标签；当one_hot_label为True时，标签则保存为one-hot表示。

可以通过如下代码读出下载的图片

# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.append(os.pardir)  # 为了导入父目录的文件而进行的设定
import numpy as np
from DeepLearn_Base.dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image


def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[1]
label = t_train[1]
print(label)  # 5

print(img.shape)  # (784,)
img = img.reshape(28, 28)  # 把图像的形状变为原来的尺寸
print(img.shape)  # (28, 28)

img_show(img)

读出来的数据如下所示:

神经网络的推理

现在使用python的numpy结合神经网络的算法来推理图片的内容。整个流程其实就是两个部分：数据集准备、权重与偏置超参数准备。

数据集准备

使用如下代码块下载准备测试数据集:

def get_data():
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
    return x_test, t_test


# 下载mnist数据集
# 分别下载测试图像包、测试标签包、训练图像包、训练标签包
x, t = get_data()

打印输出x, t参数shape

读取实现准备好的权重参数文件pkl，同时打印出来看看其参数shape

def init_network():
    with open("E:\\workcode\\code\\DeepLearn_Base\\ch03\\sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network

# 获取预训练好的权重与偏置参数
network = init_network()

可以看到，超参数分别是3个权重参数与3个偏置参数，为了方便，稍后再打印出其shape .

超参数文件 sample_weight.pkl 是预训练好的，本文主要是从神经网络的推理角度考虑，预训练文件的准备，暂不涉及。

推理

开始执行神经网络的推理，同时打印出其各个参数的shape

def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

    # 第一层计算
    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)

    # 第二层计算
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3

    # 输出层
    y = softmax(a3)

    return y

accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p= np.argmax(y) # 获取概率最高的元素的索引
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

在predict方法中，执行了推理过程，主要是各个数学公式的计算(sigmoid,softmax,线性计算)，这些公式都是在numpy的基础上根据公式用程序语言表述出来的，具体的计算逻辑可以查阅functions.py文件。