tensorflow mnist代码解析之一

最新推荐文章于 2024-09-30 16:10:08 发布

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本文深入解析TensorFlow实现MNIST手写数字识别的代码，涵盖数据预处理、模型构建、训练过程，适合深度学习初学者理解。

debug_mnist.py是tensorflow 官网上的深度学习例子。吾习之，颇有心得，故分享之；如有错误，敬请提醒。
tensorflow环境:
    本人使用的是python2.7和tensorflow1.0.0。在ubuntu16.10中安装virtualenv，并在其环境下安装tensorflow。virtualenv的安装路径是/home/chen/tensorflow，然后按照官网上的步骤会将tensorflow安装在/home/chen/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow。
例子入口：
    该例子的main函数在~/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/debug/examples/debug_main.py
代码讲解:

  #该代码片主要是用于指定参数
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.register("type", "bool", lambda v: v.lower() == "true")
  parser.add_argument(
      "--max_steps",
      type=int,
      default=10,
      help="Number of steps to run trainer.")
  parser.add_argument(
      "--train_batch_size",
      type=int,
      default=100,
      help="Batch size used during training.")
  parser.add_argument(
      "--learning_rate",
      type=float,
      default=0.025,
      help="Initial learning rate.")
  parser.add_argument(
      "--data_dir",
      type=str,
      default="/tmp/mnist_data",
      help="Directory for storing data")
  parser.add_argument(
      "--ui_type",
      type=str,
      default="curses",
      help="Command-line user interface type (curses | readline)")
  parser.add_argument(
      "--fake_data",
      type="bool",
      nargs="?",
      const=True,
      default=False,
      help="Use fake MNIST data for unit testing")
  parser.add_argument(
      "--debug",
      type="bool",
      nargs="?",
      const=True,
      default=False,
      help="Use debugger to track down bad values during training")
  FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()

其中有几个接口对于初次接触python的人不太熟悉，故在下面进行解释:
argparse.ArgumentParser()
该接口是生成一个解析命令的对象
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
获取命令对象到FLAG和unparsed中，其中FLAG是add过的命令，unparsed是没有添加过的命令
parser.add_argument(
  "--max_steps",
  type=int,
  default=10,
  help="Number of steps to run trainer.")
该接口是支持解析--max_step命令。
例子如下:
![例子代码](https://img-blog.youkuaiyun.com/20170408202626402?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYTE5NjQ1NDM1OTA=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
例子结果:
![这里写图片描述](https://img-blog.youkuaiyun.com/20170408202914168?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYTE5NjQ1NDM1OTA=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
parser.register("type", "bool", lambda v: v.lower() == "true")
注册一个action，在tensorflow中主要是为了支持下面那句话中类型支持bool型（温馨提示:主要type="bool"中的bool是带双引号的）。
parser.add_argument(
  "--debug",
  type="bool",
  nargs="?",
  const=True,
  default=False,
  help="Use debugger to track down bad values during training")
另外提供给python初学者一个小技巧，可以通过以下方式进行查询文档：
![查询函数接口办法](https://img-blog.youkuaiyun.com/20170408195813980?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYTE5NjQ1NDM1OTA=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)

获取完之后就开始tensorflow的正文喽。进入
tf.app.run(main=main,argv=[sys.argv[0] + unparsed)
这句话就跳转到tensorflow的深度学习的正文喽