TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）

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• 一、神经网络的基本单位：神经元
• 二、卷积神经网络（CNN）
• 三、基于 tf2.0 实现 LeNet
• 推荐阅读
• 参考文章

一、神经网络的基本单位：神经元

如果把神经网络的基本单位：神经元和真实的神经细胞（神经元）进行比较的话，会发现在结构上是有一些类似的。

神经网络的神经元示意图如下：

神经细胞模式图如下：

二、卷积神经网络（CNN）

关于理论方面的介绍，可以看一下这个 高赞博客——大话卷积神经网络CNN（干货满满）。

CNN 主要包含：一个或多个卷积层、池化层和全连接层。大部分 CNN 主要是进行不同层的排列组合，构成一个网络结构，来解决实际问题，比如经典的 LeNet-5 就是解决手写数字识别问题的。

三、基于 tf2.0 实现 LeNet

其实 CNN 的实例实现和 TensorFlow2.0 学习笔记（二）：多层感知机（MLP） 的多层感知机在代码结构上很类似，不同之处在于新加入了一些层，所以这里的 CNN 网络结构并不是唯一的，可以通过增加、删除卷积层和池化层还有全连接层，或者调整学习率、训练轮数、训练数据集大小以及其他超参数，以期达到更佳的效果和更好的性能。

如下便是刚才所说的 LeNet-5，网络结构如下：

代码如下：

class CNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=6,             # 卷积层神经元（卷积核）数目
            kernel_size=[5, 5],     # 感受野大小
            padding='valid',         # padding策略（vaild 或 same）
            strides=(1, 1),
            activation=tf.nn.relu   # 激活函数
        )
        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=16,
            kernel_size=[5, 5],
            padding='valid',
            strides=(1, 1),
            activation=tf.nn.relu
        )
        self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
        # 等价于self.flatten = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(4 * 4 * 16,))
        
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=120, activation=tf.nn.relu)
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=84, activation=tf.nn.relu)
        self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(units=10)

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)                  # [batch_size, 24, 24, 6]
        x = self.pool1(x)                       # [batch_size, 12, 12, 6]
        x = self.conv2(x)                       # [batch_size, 8, 8, 16]
        x = self.pool2(x)                       # [batch_size, 4, 4, 16]
        x = self.flatten(x)                     # [batch_size, 5 * 5 * 16]
        x = self.dense1(x)                      # [batch_size, 120]
        x = self.dense2(x)                      # [batch_size, 84]
        x = self.dense3(x)                      # [batch_size, 10]
        output = tf.nn.softmax(x)
        return output

输出结果：

# 测试了五次
test accuracy: 0.980700
test accuracy: 0.987200
test accuracy: 0.988100
test accuracy: 0.989000
test accuracy: 0.987100

将 TensorFlow2.0 学习笔记（二）：多层感知机（MLP） 的 model = MLP() 更换成 model = CNN() ，可以注意到，基于 LeNet 可以达到 98% 左右的准确率，比之前的多层感知机要高出 1%！这是一个非常显著的提高！事实上，通过改变模型的网络结构（比如加入 Dropout 层防止过拟合），准确率还有进一步提升的空间。

另外要注意，这是没有调参的输出结果，所以不是最佳性能。完整代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np


class MNISTLoader():
    def __init__(self):
        mnist = tf.keras.datasets.mnist
        (self.train_data, self.train_label), (self.test_data,
                                              self.test_label) = mnist.load_data()
        # MNIST中的图像默认为uint8（0-255的数字）
        # 以下代码将其归一化到0-1之间的浮点数，并在最后增加一维作为颜色通道
        self.train_data = np.expand_dims(
            self.train_data.astype(
                np.float32) / 255.0,
            axis=-1)  											# [60000, 28, 28, 1]
        self.test_data = np.expand_dims(
            self.test_data.astype(
                np.float32) / 255.0,
            axis=-1)   											# [10000, 28, 28, 1]
        self.train_label = self.train_label.astype(np.int32)    # [60000]
        self.test_label = self.test_label.astype(np.int32)      # [10000]
        self.num_train_data, self.num_test_data = self.train_data.shape[
            0], self.test_data.shape[0]

    def get_batch(self, batch_size):
        # 从数据集中随机取出batch_size个元素并返回
        index = np.random.randint(0, np.shape(self.train_data)[0], batch_size)
        return self.train_data[index, :], self.train_label[index]


class CNN(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=6,             # 卷积层神经元（卷积核）数目
            kernel_size=[5, 5],     # 感受野大小
            padding='valid',         # padding策略（vaild 或 same）
            strides=(1, 1),
            activation=tf.nn.relu   # 激活函数
        )
        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(
            filters=16,
            kernel_size=[5, 5],
            padding='valid',
            strides=(1, 1),
            activation=tf.nn.relu
        )
        self.pool2 = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2)
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
        # 等价于self.flatten = tf.keras.layers.Reshape(target_shape=(4 * 4 * 16,))
        
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=120, activation=tf.nn.relu)
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=84, activation=tf.nn.relu)
        self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(units=10)

    def call(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)                  # [batch_size, 24, 24, 6]
        x = self.pool1(x)                       # [batch_size, 12, 12, 6]
        x = self.conv2(x)                       # [batch_size, 8, 8, 16]
        x = self.pool2(x)                       # [batch_size, 4, 4, 16]
        x = self.flatten(x)                     # [batch_size, 5 * 5 * 16]
        x = self.dense1(x)                      # [batch_size, 120]
        x = self.dense2(x)                      # [batch_size, 84]
        x = self.dense3(x)                      # [batch_size, 10]
        output = tf.nn.softmax(x)
        return output


num_epochs = 5			# 训练轮数
batch_size = 50			# 批大小
learning_rate = 0.001  # 学习率


model = CNN()														# 实例化模型
data_loader = MNISTLoader()											# 数据载入
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)  # 实例化优化器


num_batches = int(data_loader.num_train_data // batch_size * num_epochs)
for batch_index in range(num_batches):
                # 随机取一批训练数据
    X, y = data_loader.get_batch(batch_size)
    with tf.GradientTape() as tape:
                # 计算模型预测值
        y_pred = model(X)
        # 计算损失函数
        loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(
            y_true=y, y_pred=y_pred)
        loss = tf.reduce_mean(loss)
        print("batch %d: loss %f" % (batch_index, loss.numpy()))
    # 计算模型变量的导数
    grads = tape.gradient(loss, model.variables)
    # 优化器的使用
    optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables))


# 评估器
sparse_categorical_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
# 迭代轮数
num_batches = int(data_loader.num_test_data // batch_size)
for batch_index in range(num_batches):
    start_index, end_index = batch_index * 
        batch_size, (batch_index + 1) * batch_size
    # 模型预测的结果
    y_pred = model.predict(data_loader.test_data[start_index: end_index])
    sparse_categorical_accuracy.update_state(
        y_true=data_loader.test_label[start_index: end_index], y_pred=y_pred)
print("test accuracy: %f" % sparse_categorical_accuracy.result())

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参考文章

• TensorFlow 官方文档
• 简单粗暴 TensorFlow 2.0