首页 > TensorFlow 阅读:5,220

TensorFlow逻辑回归处理MNIST数据集

本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理,但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集。

MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供。

大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了,它是机器学习的基础,包含手写数字的图像及其标签来说明它是哪个数字。

对于逻辑回归,对输出 y 使用独热(one-hot)编码。因此,有 10 位表示输出,每位的值为 1 或 0,独热意味着对于每个图片的标签 y,10 位中仅有一位的值为 1,其余的为 0。

因此,对于手写数字 8 的图像,其编码值为 [0000000010]:

具体做法

  1. 导入所需的模块:


     
  2. 可以从模块 input_data 给出的 TensorFlow 示例中获取 MNIST 的输入数据。该 one_hot 标志设置为真,以使用标签的 one_hot 编码。这产生了两个张量,大小为 [55000,784] 的 mnist.train.images 和大小为 [55000,10] 的 mnist.train.labels。mnist.train.images 的每项都是一个范围介于 0 到 1 的像素强度:


     
  3. 在 TensorFlow 图中为训练数据集的输入 x 和标签 y 创建占位符:


     
  4. 创建学习变量、权重和偏置:


     
  5. 创建逻辑回归模型。TensorFlow OP 给出了 name_scope("wx_b"):


     
  6. 训练时添加 summary 操作来收集数据。使用直方图以便看到权重和偏置随时间相对于彼此值的变化关系。可以通过 TensorBoard Histogtam 选项卡看到:


     
  7. 定义交叉熵(cross-entropy)和损失(loss)函数,并添加 name scope 和 summary 以实现更好的可视化。使用 scalar summary 来获得随时间变化的损失函数。scalar summary 在 Events 选项卡下可见:


     
  8. 采用 TensorFlow GradientDescentOptimizer,学习率为 0.01。为了更好地可视化,定义一个 name_scope:


     
  9. 为变量进行初始化:


     
  10. 组合所有的 summary 操作:


     
  11. 现在,可以定义会话并将所有的 summary 存储在定义的文件夹中:


     
  12. 经过 30 个周期,准确率达到了 86.5%;经过 50 个周期,准确率达到了 89.36%;经过 100 个周期,准确率提高到了 90.91 %。

解读分析

这里使用张量 tensorboard--logdir=garphs 运行 TensorBoard。在浏览器中,导航到网址 localhost:6006 查看 TensorBoard。该模型图如下:
 

 
在 Histogram 选项卡下,可以看到权重(weights)和偏置(biases)的直方图:


 
权重和偏置的分布如下:


 
可以看到,随着时间的推移,偏置和权重都发生了变化。在该示例中,根据 TensorBoard 中的分布可知偏置变化的范围更大。在 Events 选项卡下,可以看到 scalar summary,即本示例中的交叉熵。下图显示交叉熵损失随时间不断减少:

推荐阅读

如果你有兴趣了解更多相关知识,可以查看下面这些资源:
关于 TensorBoard 与可视化:https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard
关于统计与概率的课程:https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-quantitative-data
更多关于回归的细节:https://onlinecourses.science.psu.edu/stat501/node/250

Python交流群:960331733(我们会不定期在群内分享Python知识,上传Python资料)

编程帮,一个分享编程知识的公众号。跟着站长一起学习,每天都有进步。

通俗易懂,深入浅出,一篇文章只讲一个知识点。

文章不深奥,不需要钻研,在公交、在地铁、在厕所都可以阅读,随时随地涨姿势。

文章不涉及代码,不烧脑细胞,人人都可以学习。

当你决定关注「编程帮」,你已然超越了90%的程序员!

编程帮二维码
微信扫描二维码关注