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2023-12-01

代码见：full_connect.py

Linear Model

加载lesson 1中的数据集
将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding

def reformat(dataset, labels):
    dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)
    # Map 0 to [1.0, 0.0, 0.0 ...], 1 to [0.0, 1.0, 0.0 ...]
    labels = (np.arange(num_labels) == labels[:, None]).astype(np.float32)
    return dataset, labels

TensorFlow Graph

使用梯度计算train_loss，用tf.Graph()创建一个计算单元
- 用tf.constant将dataset和label转为tensorflow可用的训练格式（训练中不可修改）
- 用tf.truncated_normal生成正太分布的数据，作为W的初始值，初始化b为可变的0矩阵
- 用tf.variable将上面的矩阵转为tensorflow可用的训练格式（训练中可以修改）
- TensorFlow的Tutorial里有这样一句话：
it is also good practice to initialize them with a slightly positive initial bias to avoid "dead neurons."
所以init时value设置为0.1会比较好（恩，这也是黑魔法）
- 用tf.matmul实现矩阵相乘，计算WX+b，这里实际上logit只是一个变量，而非结果
- 用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits计算WX+b的结果相较于原来的label的train_loss，并求均值
- 使用梯度找到最小train_loss
```
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)
```
- 计算相对valid_dataset和test_dataset对应的label的train_loss
上面这些变量都是一种Tensor的概念，它们是一个个的计算单元，我们在Graph中设置了这些计算单元，规定了它们的组合方式，就好像把一个个门电路串起来那样

TensorFLow Session

Session用来执行Graph里规定的计算，就好像给一个个门电路通上电，我们在Session里，给计算单元冲上数据，That’s Flow.

重复计算单元反复训练800次，提高其准确度
- 为了快速查看训练效果，每轮训练只给10000个训练数据(subset)，恩，每次都是相同的训练数据
- 将计算单元graph传给session
- 初始化参数
- 传给session优化器 - train_loss的梯度optimizer，训练损失 - train_loss，每次的预测结果，循环执行训练
```
with tf.Session(graph=graph) as session:
      tf.global_variables_initializer().run()
      for step in range(num_steps):
          _, l, predictions = session.run([optimizer, loss, train_prediction])
```
- 值得注意的是，如果session.run的时候，不把optimizer fetch回来，optimizer是不会工作的
- 在循环过程中，W和b会保留，并不断得到修正
- 在每100次循环后，会用验证集进行验证一次，验证也同时修正了一部分参数
```
valid_prediction.eval()
```
- 最后用测试集进行测试
- 注意如果lesson 1中没有对数据进行乱序化，可能训练集预测准确度很高，验证集和测试集准确度会很低
这样训练的准确度为83.2%

SGD

每次只取一小部分数据做训练，计算loss时，也只取一小部分数据计算loss
- 对应到程序中，即修改计算单元中的训练数据，
  - 每次输入的训练数据只有128个，随机取起点，取连续128个数据：
```
offset = (step * batch_size) % (train_labels.shape[0] - batch_size)
batch_data = train_dataset[offset:(offset + batch_size), :]
batch_labels = train_labels[offset:(offset + batch_size), :]
```
- 由于这里的数据是会变化的，因此用tf.placeholder来存放这块空间
```
tf_train_dataset = tf.placeholder(tf.float32,
                                        shape=(batch_size, image_size * image_size))
tf_train_labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_labels))
```
- 计算3000次，训练总数据量为384000，比之前8000000少
准确率提高到86.5%，而且准确率随训练次数增加而提高的速度变快了

神经网络

上面SGD的模型只有一层WX+b，现在使用一个RELU作为中间的隐藏层，连接两个WX+b

仍然只需要修改Graph计算单元为

    Y = W2 * RELU(W1*X + b1) + b2

为了在数学上满足矩阵运算，我们需要这样的矩阵运算：

    [n * 10] = RELU([n * 784] · [784 * N] + [n * N]) · [N * 10] + [n * 10]

这里N取1024，即1024个隐藏结点
于是四个参数被修改

weights1 = tf.Variable(
          tf.truncated_normal([image_size * image_size, hidden_node_count]))
biases1 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_node_count]))
weights2 = tf.Variable(
          tf.truncated_normal([hidden_node_count, num_labels]))
biases2 = tf.Variable(tf.zeros([num_labels]))

预测值计算方法改为

ys = tf.matmul(tf_train_dataset, weights1) + biases1
hidden = tf.nn.relu(ys)
logits = tf.matmul(hidden, weights2) + biases2

计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8%