《Web安全之机器学习入门》笔记：第十五章 15.4 TensorFlow识别验证码（一）-优快云博客

def load_data():
    with gzip.open('../data/MNIST/mnist.pkl.gz') as fp:
        training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp)
    return training_data, valid_data, test_data

training_data, valid_data, test_dat=load_data()

x_training_data,y_training_data=training_data
x1,y1=test_dat

不过运行过程中会报错，具体如下所示。

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/xx/PycharmProjects/pythonProject/Web安全之机器学习入门/code/15-1.py", line 21, in <module>
    training_data, valid_data, test_dat=load_data()
  File "C:/Users/xx/PycharmProjects/pythonProject/Web安全之机器学习入门/code/15-1.py", line 18, in load_data
    training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp)
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in range(128)

将代码修改后可以跑通，具体如下所示。

def load_data():
    with gzip.open('../data/MNIST/mnist.pkl.gz') as fp:
        training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp, encoding="bytes")
    return training_data, valid_data, test_data

2、label特征化

One-Hot编码是一种将分类变量转换为二进制向量的方法，每个类别对应向量中的一个位置。对于有N个类别的特征，One-Hot编码会生成一个长度为N的向量，其中只有对应类别的位置为1，其余为0。例如，数字3在0-9的分类中的One-Hot编码为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]。

特点：

消除类别间的数值大小关系，避免模型误解为有序数据
适用于类别数量较少的情况（避免维度爆炸）

这里使用one-hot法，具体如下所示。

y_training_data=get_one_hot(y_training_data)
y1=get_one_hot(y1)

3、源码修改

（1）报警信息

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

如果安装的是CPU版本（pip install tensorflow），在源码中加入如下代码，忽略警告

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

（2）报警信息

Use `tf.global_variables_initializer` instead.

需要将如下源码

tf.initialize_all_variables

改为

tf.global_variables_initializer

（3）报警信息

The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.

修改方法如下

import tensorflow.compat.v1 as tf

4、训练过程

tensorflow的计算过程如下

5、完整代码

通过使用 TensorFlow 1.x 版本构建了一个简单的单层神经网络模型，用于 MNIST 手写数字识别任务。具体步骤如下：

数据加载与预处理：加载 MNIST 数据集，并将标签转换为 one - hot 编码。
模型构建：定义输入层、权重、偏置和输出层，使用 softmax 函数进行分类。
损失函数与优化器：使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。
模型训练：按批量对模型进行训练。
模型评估：在测试数据上计算模型的准确率。

import tensorflow as tf
import pickle
import gzip
# 导入 TensorFlow 1.x 版本的兼容模块，以便使用旧版本的 API
import tensorflow.compat.v1 as tf

import os
# 设置 TensorFlow 的日志级别为 2，只显示错误信息，避免输出过多的警告和信息
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

# 定义一个函数，用于将输入的标签列表转换为 one - hot 编码形式
def get_one_hot(x, size=10):
    v = []
    # 遍历输入的每个标签
    for x1 in x:
        # 初始化一个长度为 size 的零列表
        x2 = [0] * size
        # 将对应位置的元素设置为 1，这里假设标签从 1 开始计数
        x2[(x1 - 1)] = 1
        v.append(x2)
    return v

# 定义一个函数，用于加载 MNIST 数据集
def load_data():
    # 以二进制读取模式打开压缩文件
    with gzip.open('../data/MNIST/mnist.pkl.gz') as fp:
        # 从文件中加载训练数据、验证数据和测试数据
        training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp, encoding="bytes")
    return training_data, valid_data, test_data

# 调用 load_data 函数加载数据集
training_data, valid_data, test_dat = load_data()

# 从训练数据中分离出特征数据和标签数据
x_training_data, y_training_data = training_data
# 从测试数据中分离出特征数据和标签数据
x1, y1 = test_dat

# 将训练标签转换为 one - hot 编码
y_training_data = get_one_hot(y_training_data)
# 将测试标签转换为 one - hot 编码
y1 = get_one_hot(y1)

# 定义批量大小，即每次训练使用的样本数量
batch_size = 100

# 定义输入数据的占位符，形状为 [None, 784]
# None 表示样本数量不固定，784 是 MNIST 图像展平后的特征数量（28x28）
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
# 定义权重矩阵的变量，初始值全为 0，形状为 [784, 10]
# 784 是输入特征数量，10 是输出类别数量（0 - 9 数字）
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
# 定义偏置向量的变量，初始值全为 0，形状为 [10]
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# 计算模型的预测输出
# 先进行矩阵乘法 x * W，再加上偏置 b，最后通过 softmax 函数转换为概率分布
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义真实标签的占位符，形状为 [None, 10]
y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])

# 计算交叉熵损失，用于衡量预测值和真实值之间的差异
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
# 定义优化器，使用梯度下降优化器，学习率为 0.01
# 目标是最小化交叉熵损失
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 创建一个 TensorFlow 会话，用于执行计算图
sess = tf.Session()
# 运行初始化操作，初始化所有变量
sess.run(init)

# 开始训练循环，循环次数为训练数据总数除以批量大小
for i in range(int(len(x_training_data) / batch_size)):
    # 从训练数据中取出一个批量的特征数据
    batch_xs = x_training_data[(i * batch_size):((i + 1) * batch_size)]
    # 从训练数据中取出一个批量的标签数据
    batch_ys = y_training_data[(i * batch_size):((i + 1) * batch_size)]
    # 运行训练步骤，传入批量数据
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

# 定义预测结果和真实标签是否相等的判断操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# 计算准确率，将布尔值转换为浮点数并求平均值
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 在测试数据上计算准确率，传入测试数据
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: x1, y_: y1}))

6、运行结果