一、TensorFlow简介

TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具，使用方法很简单，只需要输入训练数据位置，设定参数和优化方法等，TensorFlow就可以将优化结果显示出来，节省了很大量的编程时间，TensorFlow的功能很多很强大，这边挑选了一个比较简单实现的方法，就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字做识别，让机器找出规律，然后再导入新的数字让机器识别。

二、流程介绍

上图是TensorFlow的流程，可以看到一开始要先将参数初始化，然后导入训练数据，计算偏差，然后修正参数，再导入新的训练数据，不断重复，当数据量越大，理论上参数就会越准确，不过也要注意不可训练过度。

三、导入数据

数据可进入MNIST数据库 (Mixed National Institute of Standards and Technology database)，这是一个开放的数据库，里面有许多免费的训练数据可以提供下载，这次我们要下载的是手写的阿拉伯数字，为什么要阿拉伯数字呢？1、因为结果少，只有十个，比较好训练 2、图片的容量小，不占空间，下面是部分的训练数据案例

TensorFlow可以直接下载MNIST上的训练数据，并将它导入使用，下面为导入数据的代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataMNIST = input_data.read_data_sets("/data/mnist", one_hot=True)

四、设定参数

接下来就是在TensorFlow里设定逻辑回归的参数，我们知道回归的公式为Y=w*X+b，X为输入，Y为计算结果，w为权重参数，b为修正参数，其中w和b就是我们要训练修正的参数，但训练里要怎么判断计算结果好坏呢？就是要判断计算出来的Y和实际的Y损失值（loss）是多少，并尽量减少loss，这边我们使用softmax函数来计算，softmax函数在计算多类别分类上的表现比较好，有兴趣可以百度一下，这边就不展开说明了，下面为参数设定

X = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 784], name="image")Y = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 10], name="label")

X为输入的图片，图片大小为784K，Y为实际结果，总共有十个结果（数字0-9）

w = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[784, 10], stddev=0.01), name="weights")b = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]), name="bias")

w初始值为一个随机的变数，标准差为0.01，b初始值为0。

logits = tf.matmul(X, w) + bentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=Y)loss = tf.reduce_sum(entropy)

TensorFlow里面已经有softmax的函数，只要把他叫出来就可以使用。

optimizer =tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess: sess.run(init) n_batches = int(MNIST.train.num_examples/batch_size) for i in range(n_epochs): # train the model n_epochs times for _ in range(n_batches): X_batch, Y_batch = MNIST.train.next_batch(batch_size) sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: X_batch, Y:Y_batch})

接着就是设定优化方式，这边是使用梯度降下发，然后将参数初始化，接着就运行了，这边要提一下，我们的训练方式是每次从训练数据里面抓取一个batch的数据，然后进行计算，这样可以预防过度训练，也比较可以进行事后的验证，运行完后再用下面的代码进行验证

n_batches = int(MNIST.test.num_examples/batch_size) total_correct_preds = 0 for i in range(n_batches): X_batch, Y_batch = MNIST.test.next_batch(batch_size) _, loss_batch, logits_batch = sess.run([optimizer, loss, logits], feed_dict={X: X_batch, Y:Y_batch}) preds = tf.nn.softmax(logits_batch) correct_preds = tf.equal(tf.argmax(preds, 1), tf.argmax(Y_batch, 1)) accuracy = tf.reduce_sum(tf.cast(correct_preds, tf.float32)) total_correct_preds += sess.run(accuracy) print ("Accuracy {0}".format(total_correct_preds/MNIST.test.num_examples))

最后shell跑出来的结果是0.916，虽然看上去还算是不错的结果，但其实准确率是很低的，因为他验证的方式是判断一个图片是否为某个数字（单输出），所以假如机器随便猜也会有0.82左右的命中几率（0.9*0.9+0.1*0.1），想要更准确的话目前想到有两个方向，一个是提高训练量和增加神经网络的层数。

到此这篇关于python用TensorFlow做图像识别的实现的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow 图像识别内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！