【人工智能实验】卷积神经网络cnn框架的实现与应用-手写数字识别_y_true和y_pred

在卷积神经网络（CNN）框架的实现与应用中，手写数字识别是一个常见的应用场景。在这个任务中，我们需要通过训练一个CNN模型，将手写数字图像的真实标签（y_true）与模型预测输出的标签（y_pred）进行比较。

首先，我们需要收集一组带有已知标签的手写数字图像作为训练数据集。这些图像将被用作CNN模型的输入，并与其对应的标签进行关联。例如，对于一个数字为5的手写图像，我们将其与标签5进行关联。

然后，我们使用训练数据集对CNN模型进行训练。通过不断调整卷积层、池化层和全连接层等组件的参数，使模型能够准确地预测手写数字的标签。训练完成后，我们得到了一个经过优化的CNN模型。

接下来，我们将使用测试数据集作为输入，通过CNN模型进行预测。针对每个输入图像，模型将输出一个数字作为预测结果（y_pred）。与此同时，测试数据集中每个图像都有其真实标签（y_true）。我们将y_true与y_pred进行比较，以评估模型的准确性。

为了评估模型的性能，我们可以计算准确率（accuracy）。准确率指的是模型在所有测试样本中正确分类的比例。我们可以将模型正确预测的样本数量除以总样本数量来计算准确率。

总之，卷积神经网络框架的实现与应用中，手写数字识别任务包括收集并关联真实标签（y_true）和模型预测结果（y_pred），通过训练模型来使y_pred与y_true尽可能一致，并通过准确率等指标评估模型的性能。

相关问题

使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）来训练图像分类器，识别手写数字

好的，以下是使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）来训练图像分类器，识别手写数字的步骤：

1. 导入必要的库和数据集

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载手写数字数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 定义批次大小
batch_size = 128

# 加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

2. 定义CNN模型

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 5, padding=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc1 = nn.Linear(64*7*7, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 64*7*7)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = CNN()

3. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

4. 训练模型

# 定义训练函数
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# 定义测试函数
def test(model, test_loader, criterion):
    model.eval()
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

# 训练模型
for epoch in range(1, 11):
    train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch)
    test(model, test_loader, criterion)

5. 测试模型

# 加载测试数据
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

# 预测一张手写数字图片
model.eval()
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        print('Predicted Label:', output.argmax(dim=1).item())
        break

希望这个例子能对您有所帮助！

TensorFlow基于卷积神经网络的手写数字图像识别代码实现

这是一个基于TensorFlow框架实现的手写数字图像识别代码，使用的是卷积神经网络（CNN）模型。

首先，导入需要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

然后，定义一些常量和超参数：

learning_rate = 0.001
training_epochs = 15
batch_size = 100

n_classes = 10
dropout = 0.75

# 输入数据的维度
n_input = 784  # 28*28

接着，定义占位符：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

定义卷积层和池化层函数：

def conv2d(x, W, b, strides=1):
    x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1], padding='SAME')
    x = tf.nn.bias_add(x, b)
    return tf.nn.relu(x)

def maxpool2d(x, k=2):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME')

接下来，定义卷积神经网络模型：

def conv_net(x, weights, biases, dropout):
    x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])

    # 第一层卷积层
    conv1 = conv2d(x, weights['wc1'], biases['bc1'])
    conv1 = maxpool2d(conv1, k=2)

    # 第二层卷积层
    conv2 = conv2d(conv1, weights['wc2'], biases['bc2'])
    conv2 = maxpool2d(conv2, k=2)

    # 全连接层
    fc1 = tf.reshape(conv2, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
    fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1'])
    fc1 = tf.nn.relu(fc1)
    fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout)

    # 输出层
    out = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['out']), biases['out'])
    return out

然后，初始化权重和偏置：

weights = {
    'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
    'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
    'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes]))
}

biases = {
    'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
    'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
    'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

接着，定义损失函数和优化器：

pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob)

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

定义评估模型的准确率函数：

correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

最后，训练模型：

mnist = input_data.read_data_sets('/tmp/data/', one_hot=True)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 训练循环
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0.
        total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)

        # 遍历所有批次（batch）
        for i in range(total_batch):
            batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)

            # 运行优化器
            sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: dropout})

            # 计算损失值
            avg_cost += sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.}) / total_batch

        # 显示每一轮训练的结果
        if epoch % 1 == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost))

    # 计算测试数据的准确率
    print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels, keep_prob: 1.}))

这样，一个基于TensorFlow框架实现的手写数字图像识别代码就完成了。