[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类

此实战来源于TensorFlow Keras官方教程

Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。

导入相关包

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# TensorFlow and tf.keras
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)

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1.12.0

导入数据集

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fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

定义名称list（方便label转名称）

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class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

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train_images.shape

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(60000, 28, 28)

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len(train_labels)

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image数据归一化（由0:255 -> 0:1，数据量压缩，不易产生溢出，易于训练）

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train_images = train_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

显示一张照片

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plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)

显示多张照片

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plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i 1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])

定义网络

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model = keras.Sequential([
	 #shape转换过程 (-1,28,28)->(-1,28*28)
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    #shape转换过程 (-1,28*28)->(-1,256)
    keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
    #shape转换过程 (-1,256)->(-1,256)
    keras.layers.Dropout(0.2,noise_shape=None, seed=None),
    #shape转换过程 (-1,256)->(-1,64)
    keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
    #shape转换过程 (-1,64)->(-1,10)
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

编译模型（选取优化函数与损失值计算方式）

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model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

模型训练

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model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

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Epoch 1/5
60000/60000 [==============================] - 8s 136us/step - loss: 0.4993 - acc: 0.8249
Epoch 2/5
60000/60000 [==============================] - 7s 121us/step - loss: 0.3819 - acc: 0.8627
Epoch 3/5
60000/60000 [==============================] - 8s 127us/step - loss: 0.3429 - acc: 0.8758
Epoch 4/5
60000/60000 [==============================] - 9s 142us/step - loss: 0.3142 - acc: 0.8857
Epoch 5/5
60000/60000 [==============================] - 6s 102us/step - loss: 0.2972 - acc: 0.8908

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0xb59a50b70>

测试准确率

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test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print('Test accuracy:', test_acc)

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10000/10000 [==============================] - 0s 45us/step
Test accuracy: 0.867

模型应用

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plt.figure()
plt.imshow(test_images[1])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
predictions = model.predict(test_images[1:2])

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class_names[np.argmax(predictions)]

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'Pullover'

深度学习 keras

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