Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 389813
  • 博文数量: 273
  • 博客积分: 0
  • 博客等级: 民兵
  • 技术积分: 1430
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2018-02-02 15:57
文章分类

全部博文(273)

文章存档

2018年(273)

我的朋友

分类: 大数据

2018-07-05 15:16:02

开发环境

  • TensorFlow: 1.2.0
  • Python: 3.6
  • Python IDE: PyCharm 2017.2
  • Android IDE: Android Studio 3.0

训练与评估

训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用rnn,fcnn等。
其中基于cnn的函数也有两套,分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d, tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理,参数上filters是整数,filter是4维张量。原型如下:

convolutional.py文件

def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=’valid’, data_format=’channels_last’,
dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None,
bias_initializer=init_ops.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, trainable=True, name=None,
reuse=None)

gen_nn_ops.py 文件

def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", name=None)
官方Demo实例中使用的是layers module,结构如下:

  • Convolutional Layer #1:32个5×5的filter,使用ReLU激活函数
  • Pooling Layer #1:2×2的filter做max pooling,步长为2
  • Convolutional Layer #2:64个5×5的filter,使用ReLU激活函数
  • Pooling Layer #2:2×2的filter做max pooling,步长为2
  • Dense Layer #1:1024个神经元,使用ReLU激活函数,dropout率0.4
    (为了避免过拟合,在训练的时候,40%的神经元会被随机去掉)
  • Dense Layer #2 (Logits Layer):10个神经元,每个神经元对应一个类别(0-9)

核心代码在cnn_model_fn(features, labels, mode)函数中,完成卷积结构的完整定义,核心代码如下:
这里写图片描述

也可以采用传统的tf.nn.conv2d函数, 核心代码如下:
这里写图片描述


阅读(1542) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~