TensorFlow-Course项目教程：使用TensorFlow构建卷积神经网络(CNN)图像分类器-优快云博客

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TensorFlow-Course项目教程：使用TensorFlow构建卷积神经网络(CNN)图像分类器

TensorFlow-Course :satellite: Simple and ready-to-use tutorials for TensorFlow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlow-Course

引言

卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域的重要模型，在计算机视觉任务中表现出色。本教程将基于TensorFlow框架，手把手教你构建一个CNN图像分类器。我们将使用经典的MNIST手写数字数据集作为示例，通过实践掌握CNN的核心实现技巧。

数据准备

MNIST数据集简介

MNIST数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28×28像素的灰度图，代表0-9的手写数字。我们将训练集进一步划分为55,000张训练图像和5,000张验证图像。

数据加载与预处理

TensorFlow提供了便捷的MNIST数据加载接口：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", reshape=False, one_hot=False)

关键参数说明：

reshape=False：保持原始图像尺寸(28×28×1)
one_hot=False：返回原始标签而非one-hot编码

数据对象包含以下结构：

data.train.images：训练图像，形状为[55000,28,28,1]
data.train.labels：对应标签
data.validation：验证集
data.test：测试集

网络架构设计

整体结构

我们采用类似LeNet的全卷积架构，包含以下层次：

卷积层(32个5×5滤波器) + 最大池化
卷积层(64个5×5滤波器) + 最大池化
卷积层(1024个7×7滤波器) + Dropout
输出层(10个1×1滤波器)

关键技术实现

1. 网络参数共享

使用arg_scope统一管理层参数：

with tf.contrib.framework.arg_scope([tf.contrib.layers.conv2d],
    padding='SAME',
    weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay),
    activation_fn=tf.nn.relu):
    # 网络层定义

2. 卷积层实现

net = tf.contrib.layers.conv2d(images, 32, [5,5], scope='conv1')

使用ReLU激活函数
采用方差缩放初始化(variance_scaling_initializer)
'SAME'填充保持空间维度

3. 池化层

net = tf.contrib.layers.max_pool2d(net, [2, 2], 2, scope='pool1')

2×2窗口，步长为2
无重叠下采样

4. Dropout层

net = tf.contrib.layers.dropout(net, 0.5, is_training=is_training)

仅在训练阶段激活
保留概率设为0.5

5. 输出层处理

logits = tf.squeeze(net, [1, 2], name='fc4/squeezed')

将[batch,1,1,10]压缩为[batch,10]
直接输出分类logits

TensorFlow计算图构建

核心组件

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 全局步数
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    
    # 学习率策略(指数衰减)
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(...)
    
    # 输入占位符
    image_place = tf.placeholder(tf.float32, [None,28,28,1])
    label_place = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])
    
    # 网络前向传播
    logits, _ = net_architecture(image_place, ...)
    
    # 损失函数
    loss = tf.reduce_mean(
        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=label_place))
    
    # 准确率计算
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(
        tf.equal(tf.argmax(logits,1), tf.argmax(label_place,1)), tf.float32))