识别图中模糊的手写数字（菜鸟做法）

预备知识

python语言基础

目标

导入图片数据集，分析图片的特点、定义变量，构建模型，训练模型并输出中间状态参数，测试、保存、读取模型

如何搞定它

1.1导入图片数据集

首先来看看数据集是什么样的。
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集。当我们开始学习编程时，第一件事往往是学习打印Hello World。在机器学习入门的领域里，我们会用MNIST数据集来实验各种模型。

1.1.1数据集介绍

MNIST里包含各种手写数字图片，如图所示。

它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。例如，上面这4张图片的标签分别是5、0、4、1。

1.1.2下载并安装MNIST数据集

介绍完MNIST数据集后，下面来演示一下如何通过代码来对其操作。

（1）利用TensorFlow代码下载MNIST

TensorFlow提供了一个库，可以直接用来自动下载与安装MNIST，见如下代码：

# MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True))

运行上面的代码，会自动下载数据集并将文件解压到当前代码所在同级目录下的MNIST_data文件夹下。
注意：代码中的one_hot=True，表示将样本标签转化为one_hot编码。

举例来解释one_hot编码：
假如一共10类。0的one_hot为1000000000，1的one_hot为0100000000，2的one_hot为0010000000，3的one_hot为0001000000……依此类推。只有一个位为1，1所在的位置就代表着第几类。

MNIST数据集中的图片是28×28像素，所以，每一幅图就是1行784（28×28）列的数据，括号中的每一个值代表一个像素。

如果是黑白的图片，图片中黑色的地方数值为0；有图案的地方，数值为0～255之间的数字，代表其颜色的深度。
如果是彩色的图片，一个像素会由3个值来表示RGB（红、黄、蓝）。在后面讲解其他数据集时会具体讲到。

接下来通过几行代码将MNIST里面的信息打印出来，看看它的具体内容。

# MNIST数据集（续）
print ('输入数据:',mnist.train.images)
print ('输入数据打印shape:',mnist.train.images.shape)
import pylab
im = mnist.train.images[1]
im = im.reshape(-1,28)
pylab.imshow(im)
pylab.show()

运行上面的代码，输出信息如下：

输出结果如图所示

刚开始的打印信息是解压数据集的意思。如果是第一次运行，还会显示下载数据的相关信息。
接着打印出来的是训练集的图片信息，是一个55000行、784列的矩阵。即，训练集里有55000张图片。

（2）MNIST数据集组成

在MNIST训练数据集中，mnist.train.images是一个形状为[55000，784]的张量。其中，第1个维度数字用来索引图片，第2个维度数字用来索引每张图片中的像素点。此张量里的每一个元素，都表示某张图片里的某个像素的强度值，值介于0～255之间。
MNIST里包含3个数据集：第一个是训练数据集，另外两个分别是测试数据集（mnist.test）和验证数据集（mnist.validation）。可使用如下命令查看里面的数据信息：

MNIST数据集（续）
print ('输入数据打印shape:',mnist.test.images.shape)
print ('输入数据打印shape:',mnist.validation.images.shape)

运行完上面的命令，可以发现在测试数据集里有10000条样本图片，验证数据集里有5000个图片。

在实际的机器学习模型设计时，样本一般分为3部分：

一部分用于训练；
一部分用于评估训练过程中的准确度（测试数据集）；
一部分用于评估最终模型的准确度（验证数据集）。

训练过程中，模型并没有遇到过验证数据集中的数据，所以利用验证数据集可以评估出模型的准确度。这个准确度越高，代表模型的泛化能力越强。

另外，这3个数据集还有分别对应的3个文件（标签文件），用来标注每个图片上的数字是几。把图片和标签放在一起，称为“样本”。通过样本来就可以实现一个有监督信号的深度学习模型。

相对应的，MNIST数据集的标签是介于0～9之间的数字，用来描述给定图片里表示的数字。标签数据是“one-hot vectors”：一个one-hot向量，除了某一位的数字是1外，其余各维度数字都是0。例如，标签0将表示为（[1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0]）。因此，mnist.train.labels是一个[55000，10]的数字矩阵。

1.2分析图片的特点，定义变量

由于输入图片是个55000×784的矩阵，所以先创建一个[None，784]的占位符x和一个[None，10]的占位符y，然后使用feed机制将图片和标签输入进去。具体代码如下。

# MNIST分类
import tensorflow as tf  # 导入tensorflow库
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)
import pylab
tf.reset_default_graph()
# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # MNIST数据集的维度是  28×28=784
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])  # 数字0～9 ，共10个类别
#代码中第8行的None，表示此张量的第一个维度可以是任何长度的。x就代表能够输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量。

1.3构建模型

样本完成后就可以构建模型了。下面列出了构建模型的相关步骤。

1.3.1　定义学习参数

模型也需要权重值和偏置量，它们被统一叫做学习参数。在TensorFlow里，使用Variable来定义学习参数。
一个Variable代表一个可修改的张量，定义在TensorFlow的图（一个执行任务）中，其本身也是一种变量。使用Variable定义的学习参数可以用于计算输入值，也可以在计算中被修改。

# MNIST分类（续）
W = tf.Variable(tf.random_normal(([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

在这里赋予tf.Variable不同的初值来创建不同的参数。一般将W设为一个随机值，将b设为0。
注意：W的维度是[784，10]，因为想要用784维的图片向量乘以它，以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。b的形状是[10]，所以可以直接把它加到输出上面。

1.3.2　定义输出节点

有了输入和模型参数，接着便可以将它们串起来构建成真正的模型。

# MNIST分类（续）
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax分类

首先，用tf.matmul（x，W）表示x乘以W，这里x是一个二维张量，拥有多个输入。然后再加上b，把它们的和输入到tf.nn.softmax函数里。
至此就构建好了正向传播的结构。也就是表明，只要模型中的参数合适，通过具体的数据输入，就能得到我们想要的分类。

1.3.3　定义反向传播的结构

下面定义一个反向传播的结构，编译训练模型，以得到合适的参数。
这里涉及一个“学习率”的概念。学习率，是指每次改变学习参数的大小。在这里读者只要先有个概念即可，后面章节还会详细介绍。
先看下面代码。

代码1-2　MNIST分类（续）
# 损失函数
cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=1))# 定义参数
learning_rate = 0.01
# 使用梯度下降优化器
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

上面的代码可以这样来理解：
（1）将生成的pred与样本标签y进行一次交叉熵的运算，然后取平均值。
（2）将这个结果作为一次正向传播的误差，通过梯度下降的优化方法找到能够使这个误差最小化的b和W的偏移量。
（3）更新b和W，使其调整为合适的参数。
整个过程就是不断地让损失值（误差值cost）变小。因为损失值越小，才能表明输出的结果跟标签数据越相近。当cost小到我们的需求时，这时的b和W就是训练出来的合适值。

1.4　训练模型并输出中间状态参数

现在开始真正地训练模型了，先定义训练相关的参数。
下面代码中

第1行中，training_epochs代表要把整个训练样本集迭代25次；
第2行中，batch_size代表在训练过程中一次取100条数据进行训练
第3行中，display_step代表每训练一次就把具体的中间状态显示出来。

注意：batch_size参数代表的意义很关键，在深度学习中，都是将数据按批次地向里面放的。在后面章节中还会详细介绍这么做的目的。
参数定义好后，启动一个session就可以开始训练过程了。session中有两个run，第一个run是运行初始化，第二个run是运行具体的运算模型。模型运算之后便将里面的状态打印出来。

training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1saver = tf.train.Saver()
model_path = "log/521model.ckpt"# 启动session
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())# Initializing OP# 启动循环开始训练for epoch in range(training_epochs):avg_cost = 0.total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)# 循环所有数据集for i in range(total_batch):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)# 运行优化器_, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_xs,y: batch_ys})# 计算平均loss值avg_cost += c / total_batch# 显示训练中的详细信息if (epoch+1) % display_step == 0:print ("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".            format(avg_cost))print( " Finished!")

执行上面的代码，会输出如下信息：

这里输出的中间状态是cost损失值。读者也可以把自己关心的内容打印出来。可以看到，从第1次迭代到第25次迭代的损失值在逐渐减小，最终的误差只有0.8。

1.5　测试模型

还记得MNIST里面有测试数据吗？现在我们使用测试数据来测试一下训练完的模型吧。
与前面的过程类似，也是先将计算测试的网络结构建立起来，然后通过最终节点的eval将测试值运算出来。
注意：这个过程仍然是在session里进行的。
测试错误率的算法是：直接判断预测的结果与真实的标签是否相同，如是相同的就表明是正确的，如是不相同的就表示是错误的。然后将正确的个数除以总个数，得到的值即为正确率。由于是onehot编码，这里使用了tf.argmax函数返回onehot编码中数值为1的那个元素的下标。下面是具体代码。

#MNIST分类（续）correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))# 计算准确率accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

上面代码执行后，显示信息如下：

测试正确率的算法与损失值的算法略有差别，但代表的意义却很类似。当然，也可以直接拿计算损失值的交叉熵结果来代表模型测试的错误率。
注意：
（1）并不是所有模型的测试错误率和训练时的最后一次损失值都很接近，这取决于训练样本和测试样本的分布情况，也取决于模型本身的拟合质量。关于拟合质量问题，将在后面章节详细介绍。
（2）读者自己运行时，得到的值可能和本书中的值不一样。甚至每次运行时，得到的值也不一样。原因是每次初始的权重w都是随机的。由于初始权重不同，而且每次训练的批次数据也不同，所以最终生成的模型也不会完全相同。但如果核心算法保持一致，则会保证最终的结果不会有太大的偏差。

1.6　保存模型

下面开始讲解如何保存模型。
首先要建立一个saver和一个路径，然后通过调用save，自动将session中的参数保存起来，见如下代码。

# MNIST分类（续）   # 保存模型save_path = saver.save(sess, model_path)print("Model saved in file: %s" % save_path)

上面代码的作用是保存模型，并将模型保存的路径打印出来。当然，在这段代码运行之前，需要添加saver和model_path的定义。来到前面session创建之前添加如下代码：

# MNIST分类（续）
saver = tf.train.Saver()
model_path = "log/521model.ckpt"

执行上述的全部代码后，会打印出存储位置

1.7　读取模型

将模型存储好后，下面来做一个实验：读取模型并将两张图片放进去让模型预测结果，然后将两张图片极其对应的标签一并显示出来。
在整个代码执行过程中，对于网络模型的定义不变，只是重新建立一个session而已，所有的操作都在这个新的session中完成。具体细节见代码。

#　MNIST分类（续）
print("Starting 2nd session...")
with tf.Session() as sess:# 初始化变量sess.run(tf.global_variables_initializer())# 恢复模型变量saver.restore(sess, model_path)# 测试 modelcorrect_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))# 计算准确率accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.      test.labels}))output = tf.argmax(pred, 1)batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(2)outputval,predv = sess.run([output,pred], feed_dict={x: batch_xs})print(outputval,predv,batch_ys)im = batch_xs[0]im = im.reshape(-1,28)pylab.imshow(im)pylab.show()im = batch_xs[1]im = im.reshape(-1,28)pylab.imshow(im)pylab.show()

以上代码可以替代原来的session，也可以直接放到代码后面，将前面的session注释掉。
输出结果

第一行是模型的准确率，接下来是3个数组。
第一个数组是输出的预测结果[3,6]
第二个大的数组比较大，是预测出来的真实输出值，哪一项数值越大，代表对应的概率越大.
第三个大的数组元素都是0和1，是图片实际的标签值onehot编码表示的数字

完整代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf  # 导入tensorflow库#
tf.disable_v2_behavior()from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)# print ('输入数据:',mnist.train.images)
# print ('输入数据打印shape:',mnist.train.images.shape)import pylab
im = mnist.train.images[1]
im = im.reshape(-1,28)
pylab.imshow(im)
pylab.show()
# print ('输入数据打印shape:',mnist.test.images.shape)
# print ('输入数据打印shape:',mnist.validation.images.shape)tf.reset_default_graph()
# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # MNIST数据集的维度是  28×28=784
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])  # 数字0～9 ，共10个类别
W = tf.Variable(tf.random_normal([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # Softmax分类# 损失函数
cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(pred),reduction_indices=1))# 定义参数
learning_rate = 0.01
# 使用梯度下降优化器
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1saver = tf.train.Saver()
model_path = "log/521model.ckpt"# 启动session
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())# Initializing OP# 启动循环开始训练for epoch in range(training_epochs):avg_cost = 0.total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)# 循环所有数据集for i in range(total_batch):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)# 运行优化器_, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_xs,y: batch_ys})# 计算平均loss值avg_cost += c / total_batch# 显示训练中的详细信息if (epoch+1) % display_step == 0:print ("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".            format(avg_cost))print( " Finished!")# 测试 modelcorrect_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))# 计算准确率accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))#     # 保存模型save_path = saver.save(sess, model_path)print("Model saved in file: %s" % save_path)print("Starting 2nd session...")
with tf.Session() as sess:# 初始化变量sess.run(tf.global_variables_initializer())# 恢复模型变量saver.restore(sess, model_path)# 测试 modelcorrect_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))# 计算准确率accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))print ("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.      test.labels}))output = tf.argmax(pred, 1)batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(2)outputval,predv = sess.run([output,pred], feed_dict={x: batch_xs})print(outputval,predv,batch_ys)im = batch_xs[0]im = im.reshape(-1,28)pylab.imshow(im)pylab.show()im = batch_xs[1]im = im.reshape(-1,28)pylab.imshow(im)pylab.show()