mnist_inference.py
定义了前向传播的过程和神经网络的参数。
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
# 定义神经网络结构相关的参数
INPUT_NODE = 784
OUTPUT_NODE = 10
LAYER1_NODE = 500
# 通过tf.get_variable函数来获取变量。
# 在训练神经网络时会创建这些变量：在测试时通过保存模型加载这些变量的取值。
# 因为可以在变量加载时将滑动平均变量重命名，所以可以直接通过同样的名字在训练时使用变量，在测试时使用变量的滑动平均值。
# 这个函数也会将变量的正则化损失加入损失集合。
def get_weight_variable(shape, regularizer):
weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
# 给出正则化生成函数时，将当前变量的正则化损失加入名字为losses集合。
# 使用add_to_collection函数将张量加入集合，集合名字为losses。
# 这是自定义集合，不在Tensorflow自动管理的集合列表中。
if regularizer != None:
tf.add_to_collection('losses', regularizer(weights))
return weights
# 定义神经网络前向传播过程。
def inference(input_tensor, regularizer):
# 声明第一层神经网络的变量并完成前向传播过程。
with tf.variable_scope('layer1'):
# 这里tf.get_variable和tf.Variable没有区别，因为在训练和测试中没有在同一个程序中多次调用这个函数。
# 如果在同一个程序中多次调用，在第一次调用之后需要将reuse参数设置为True。
weights = get_weight_variable([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], regularizer)
biases = tf.get_variable("biases", [LAYER1_NODE], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor, weights) + biases)
# 声明第二层神经网络的变量并完成前向传播过程。
with tf.variable_scope('layer2'):
weights = get_weight_variable([LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], regularizer)
biases = tf.get_variable("biases", [OUTPUT_NODE], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
layer2 = tf.matmul(layer1, weights) + biases
# 返回前向传播的结果
return layer2
mnist_train.py
定义了神经网络的训练过程
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播函数
import mnist_inference
# 配置神经网络参数
BATCH_SIZE = 100
LEARNING_RATE_BASE = 0.8
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99
REGULARIZATION_RATE = 0.0001
TRAINING_STEPS = 30000
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
# 模型保存路径和文件名。
MODEL_SAVE_PATH = "MNIST_model/"
MODEL_NAME = "mnist.ckpt"
# 训练
def train(mnist):
# 定义输入输出placeholder。
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')
regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE)
# 直接使用mnist_inference.py中定义的前向传播过程
y = mnist_inference.inference(x, regularizer)
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables())
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.arg_max(y_, 1))
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))
learning_rate = tf.train.exponential_decay(
LEARNING_RATE_BASE,
global_step,
mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE,
LEARNING_RATE_DECAY,
staircase=True)
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
with tf.control_dependencies([train_step, variables_averages_op]):
train_op = tf.no_op(name='train')
# 初始化Tensorflow持久化类
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
# 在训练过程中不再测试模型再验证集上的表现，验证和测试的过程有独立程序完成
for i in range(TRAINING_STEPS):
xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
_, loss_value, step = sess.run([train_op, loss, global_step], feed_dict={x: xs, y_: ys})
# 1000轮保存一次模型。
if i % 1000 == 0:
# 输出当前训练情况。这里只是输出了模型再当前训练batch上的损失函数大小。
# 通过损失函数的大小可以大概了解训练情况。在验证集上正确率有一个单独程序完成。
print("After %d training step(s), loss on training batch is %g." % (step, loss_value))
# 保存当前的模型。这里给出了global_step参数，这样可以让每个被保存的模型的文件名末尾加上训练的轮数。
# 比如model.ckpt-1000表示训练1000轮之后得到的模型。
saver.save(sess, os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, MODEL_NAME), global_step=global_step)
def main(argv=None):
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
train(mnist)
if __name__ == '__main__':
main()
mnist_eval.py
定义了测试过程。
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import mnist_inference
import mnist_train
# 每隔10秒加载一次最新的模型，并在测试数据上测试最新模型的正确率。
EVAL_INTERVAL_SECS = 10
def evaluate(mnist):
with tf.Graph().as_default() as g:
# 定义输入输出格式
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')
validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels}
# 直接通过调用封装好的函数来计算前向传播的结果。
# 因为测试时不关心正则化损失的值，所以计算正则化损失的函数被设置成None。
y = mnist_inference.inference(x, None)
# 使用前向传播的结果计算正确率。如果需要对未知的样例进行分类，那么使用tf.argmax(y, 1)就可以得到输入样例的预测类别。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 通过变量重命名的方式来加载模型，这样在前向传播的过程中就不需要调用求滑动平均的函数来获取平均值。
# 这样就完全共用mnist_inference.py中定义的前向传播过程。
variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_train.MOVING_AVERAGE_DECAY)
variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore()
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)
# 每隔 EVAL_INTERVAL_SECS秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化。
while True:
with tf.Session() as sess:
# tf.train.get_checkpoint_state函数会通过checkpoint文件自动找到目录中最新模型的文件名
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
# 加载模型
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
# 通过文件名得到模型保存时迭代的轮数。
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed)
print("After %s training step(s), validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score))
else:
print("No checkpoint file found")
return
time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS)
def main(argv=None):
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
evaluate(mnist)
if __name__ == '__main__':
main()
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