MINST样例数据的神经网络学习
标准的入门学习示例,
比一年前看的那书,更有感觉了。
# 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__)) print(dataset_dir) 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()
import sys, os import pickle import numpy as np from PIL import Image from minst import load_mnist # sigmoid作为隐藏层的激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # softmax作为输出层的激活函数 def softmax(a): c = np.max(a) exp_a = np.exp(a - c) sum_exp_a = np.sum(exp_a) y = exp_a / sum_exp_a return y def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test def init_network(): with open('sample_weight.pkl', 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network def predict(network, x): W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3'] b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3'] a1 = np.dot(x, W1) + b1 z1 = sigmoid(a1) a2 = np.dot(z1, W2) + b2 z2 = sigmoid(a2) a3 = np.dot(z2, W3) + b3 y = softmax(a3) return y """ x, _ = get_data() network = init_network() W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3'] print(x.shape) print(x[0].shape) print(W1.shape) print(W2.shape) print(W3.shape) """ x, t = get_data() network = init_network() batch_size = 100 accuracy_cnt = 0 for i in range(0, len(x), batch_size): x_batch = x[i:i+batch_size] y_batch = predict(network, x_batch) p = np.argmax(y_batch, axis=1) accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size]) print('Accuracy: ' + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))
精确率:
C:\Python36\python.exe C:/Users/Sahara/PycharmProjects/test1/test.py
C:\Users\Sahara\PycharmProjects\test1
Accuracy: 0.9352
Process finished with exit code 0
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