keras-cnn经典案例

# coding:utf-8

'''
    GPU run command:
        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py
    CPU run command:
        python cnn.py
'''
# 导入各种用到的模块组件
from __future__ import absolute_import
from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.advanced_activations import PReLU
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad
from keras.utils import np_utils, generic_utils
# from six.moves import range
import random
import numpy as np
np.random.seed(1024)  # for reproducibility
import os
from PIL import Image
import numpy as np
#读取文件夹mnist下的42000张图片，图片为灰度图，所以为1通道，
#如果是将彩色图作为输入,则将1替换为3，并且data[i,:,:,:] = arr改为data[i,:,:,:] = [arr[:,:,0],arr[:,:,1],arr[:,:,2]]
def load_data():
    data = np.empty((42000,1,28,28),dtype="float32")
    label = np.empty((42000,),dtype="uint8")
    imgs = os.listdir("./")
    num = len(imgs)
    for i in range(num):
        img = Image.open("./mnist/" + imgs[i])
        arr = np.asarray(img, dtype="float32")
        data[i, :, :, :] = arr
        label[i] =  int(imgs[i].split('.')[0])
        return data,label
# 加载数据
data, label = load_data()

# 打乱数据
index = [i for i in range(len(data))]
random.shuffle(index)
data = data[index]
label = label[index]
print(data.shape[0], ' samples')

# label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数
label = np_utils.to_categorical(label, 10)

###############
# 开始建立CNN模型
###############

# 生成一个model
model = Sequential()

# 【第一个卷积层】，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。
# border_mode可以是valid或者full，参见这里：http://blog.youkuaiyun.com/niuwei22007/article/details/49366745
# 激活函数用tanh
# 你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))
model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid', input_shape=(1, 28, 28)))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))

# 【第二个卷积层】，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数
# 激活函数用tanh
# 采用maxpooling，poolsize为(2,2)
model.add(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))
model.add(Activation('tanh'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 【第三个卷积层】，16个卷积核，每个卷积核大小3*3
# 激活函数用tanh
# 采用maxpooling，poolsize为(2,2)
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid'))
model.add(Activation('relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 【全连接层】，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。
# Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4
# 全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))

# 【Softmax分类】，输出是10类别
model.add(Dense(10, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))

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# 开始训练模型
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# 使用SGD + momentum
# model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=["accuracy"])

# 调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．
# 数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。
# validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10, shuffle=True, verbose=1, validation_split=0.2)