利用PaddlePaddle实现卷积神经网络

本文通过三个案例展示了如何使用PaddlePaddle实现卷积神经网络进行图像处理,包括黑白边界检测、物体边缘检测和图像均值模糊。此外,还探讨了丢弃法在抑制过拟合中的作用,解释了其工作原理。

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案例1——简单的黑白边界检测

使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分,右边为黑暗部分,需要检测出光亮跟黑暗的分界处。

import inline as inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign


# 创建初始化权重参数w
w = np.array([1, 0, -1], dtype='float32')
# 将权重参数调整成维度为[cout, cin, kh, kw]的四维张量
w = w.reshape([1, 1, 1, 3])
# 创建卷积算子,设置输出通道数,卷积核大小,和初始化权重参数
# kernel_size = [1, 3]表示kh = 1, kw=3
# 创建卷积算子的时候,通过参数属性weight_attr指定参数初始化方式
# 这里的初始化方式时,从numpy.ndarray初始化卷积参数
conv = Conv2D(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=[1, 3],
       weight_attr=paddle.ParamAttr(
          initializer=Assign(value=w)))

# 创建输入图片,图片左边的像素点取值为1,右边的像素点取值为0
img = np.ones([50,50], dtype='float32')
img[:, 30:] = 0.
# 将图片形状调整为[N, C, H, W]的形式
x = img.reshape([1,1,50,50])
# 将numpy.ndarray转化成paddle中的tensor
x = paddle.to_tensor(x)
# 使用卷积算子作用在输入图片上
y = conv(x)
# 将输出tensor转化为numpy.ndarray
out = y.numpy()
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image', fontsize=15)
plt.imshow(img, cmap='gray')
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output featuremap', fontsize=15)
# 卷积算子Conv2D输出数据形状为[N, C, H, W]形式
# 此处N, C=1,输出数据形状为[1, 1, H, W],是4维数组
# 但是画图函数plt.imshow画灰度图时,只接受2维数组
# 通过numpy.squeeze函数将大小为1的维度消除
plt.imshow(out.squeeze(), cmap='gray')
plt.show()
# 查看卷积层的权重参数名字和数值
print(conv.weight)
# 参看卷积层的偏置参数名字和数值
print(conv.bias)

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