使用TensorFlow实现一个简单图像识别的全过程介绍

首先，选用一个较为简单的手写数字图像集作为本次演示的数据集。利用普通神经网络实现

• 过程简介

在TensorFlow的图像识别任务中：

1. 第一步是读取图像，在TensorFlow中手写数字数据集MNIST可以在其dataset中直接获取，当你已经下载过了，可以直接使用，获取MNIST如下代码所示

   # 在该数据集中已经划分了训练集与验证集，并且图像与其标签也已经切分
   (x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data() 

    

2. 第二步是把图像转化为TensorFlow使用的tensor，并归一化，当然了，归一化有助于函数更好的收敛，具体如下所示：

   x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32)/255

    

3. 第三步是把标签y转化为tensor，然后使用热编码，热编码可以这么理解，有多少个分类就相当于有多少个数组，而对应的分类为1，其他则全为0,。

   y = tf.convert_to_tensor(y, dtype=tf.int32)
   # 热编码
   y = tf.one_hot(y, depth=10)

    

4. 第四步是搭建神经网络模型，由于使用普通的神经网络，其节点间都是全连接的，而在TensorFlow的全连接层可由下实现，代码中使用了三个隐含层，全使用relu激活函数，最后为输出层，神经元个数为分类数。

   model = keras.Sequential([ 
       layers.Dense(512, activation='relu'),
       layers.Dense(256, activation='relu'),
       layers.Dense(128, activation='relu'),
       layers.Dense(10)])

    

5. 第五步是使用优化函数对神经网络进行优化，在TensorFlow中提供了多个优化函数，本次使用了SGD优化函数，并设置学习率为0.001

   optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.001)
   

6. 编写训练函数，初始化一些参数

   def train_epoch(epoch):
   
       # 设置批次处理量
       for step, (x, y) in enumerate(train_dataset):
   
   
           with tf.GradientTape() as tape:
               x = tf.reshape(x, (-1, 28*28))
               out = model(x)
               # 计算损失值loss
               loss = tf.reduce_sum(tf.square(out - y)) / x.shape[0]
   
           # 优化与更新网络内部参数
           grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
           optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
   
           if step % 100 == 0:
               print(epoch, step, 'loss:', loss.numpy())