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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

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导入 TensorFlow



In [1]:

    
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

下载并准备 CIFAR10 数据集

CIFAR10 数据集包含 10 类，共 60000 张彩色图片，每类图片有 6000 张。此数据集中 50000 个样例被作为训练集，剩余 10000 个样例作为测试集。类之间相互度立，不存在重叠的部分。



In [ ]:

    
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

验证数据

我们将测试集的前 25 张图片和类名打印出来，来确保数据集被正确加载。



In [ ]:

    
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',
               'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    # 由于 CIFAR 的标签是 array， 
    # 因此您需要额外的索引（index）。
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()

构造卷积神经网络模型

下方展示的 6 行代码声明了了一个常见卷积神经网络，由几个 Conv2D 和 MaxPooling2D 层组成。

CNN 的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、宽度及颜色信息。不需要输入 batch size。如果您不熟悉图像处理，颜色信息建议您使用 RGB 色彩模式，此模式下，color_channels 为 (R,G,B) 分别对应 RGB 的三个颜色通道（color channel）。在此示例中，我们的 CNN 输入，CIFAR 数据集中的图片，形状是 (32, 32, 3)。您可以在声明第一层时将形状赋值给参数 input_shape 。



In [ ]:

    
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

我们声明的 CNN 结构是：



In [ ]:

    
model.summary()

在上面的结构中，您可以看到每个 Conv2D 和 MaxPooling2D 层的输出都是一个三维的张量 (Tensor)，其形状描述了 (height, width, channels)。越深的层中，宽度和高度都会收缩。每个 Conv2D 层输出的通道数量 (channels) 取决于声明层时的第一个参数（如：上面代码中的 32 或 64）。这样，由于宽度和高度的收缩，您便可以（从运算的角度）增加每个 Conv2D 层输出的通道数量 (channels)。

增加 Dense 层

Dense 层等同于全连接 (Full Connected) 层。
在模型的最后，您将把卷积后的输出张量（本例中形状为 (4, 4, 64)）传给一个或多个 Dense 层来完成分类。Dense 层的输入为向量（一维），但前面层的输出是3维的张量 (Tensor)。因此您需要将三维张量展开 (flatten) 到1维，之后再传入一个或多个 Dense 层。CIFAR 数据集有 10 个类，因此您最终的 Dense 层需要 10 个输出及一个 softmax 激活函数。



In [ ]:

    
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

查看完整的 CNN 结构：



In [ ]:

    
model.summary()

可以看出，在被传入两个 Dense 层之前，形状为 (4, 4, 64) 的输出被展平成了形状为 (1024) 的向量。

编译并训练模型



In [ ]:

    
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

评估模型



In [ ]:

    
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)



In [ ]:

    
print(test_acc)

我们搭建的简单的 CNN 模型在测试集上可以达到 70% 的准确率。对于只有几行的代码来说效果不错！队友另一种 CNN 结构可参考另一个使用的基于 Keras 子类 API 和 tf.GradientTape 的样例 here。