TensorFlow 搭建网络第一步 数据处理第二步 搭建网络模型第三步 Loss第四步 训练

步骤：

1. 数据处理：将数据喂给网络
2. 搭建网络模型
3. Loss
4. 训练模型
5. 测试

第一步 数据处理

• 将数据集处理成FTRecord的标准格式（也可以是其它格式，详见下面的参考链接）
  将数据传给TensorFlow
  TensorFlow 读取自己的数据集
• 数据存储形式如下：

Train_TFRecords_00123
Train_TFRecords_00017
......

• 数据存储地址TFRecordPath；
• 用os.listdir(TFRecordPath)得到数据文件队列；
• 将文件名列表交给tf.train.string_input_producer函数，得到一个乱序的先入先出的队列；
• 使用文件阅读器得到单个图片和标签，这里我的数据集是FTRecord格式，所以使用tf.TFRecordReader()解析数据集
• 批处理：用tf.train.shuffle_batch函数来对队列中的样本进行乱序批处理，得到

    images: Images. 4D tensor of [batch_size, height, width, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.

参考文献：数据读取
以上代码，我们写在input.py里，调用input函数可得到批处理后的结果
报错：

 All shapes must be fully defined: [TensorShape([Dimension(None)]), TensorShape([Dimension(None)])]

https://stackoverflow.com/questions/39322441/tf-train-shuffle-batch-not-working-for-me
https://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/64441654

第二步 搭建网络模型

1. 模型输入：调用input.py中input函数得到输入
2. 模型预测 ： 通常使用inference函数写，计算预测值的 logits

def inference(images):
	with tf.variable_scope('conv1') as scope:
	  	  kernel = _variable_with_weight_decay('weights', shape=[5, 5, 3, 64], stddev=1e-4, wd=0.0)
    	  conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
          biases = _variable_on_cpu('biases', [64], tf.constant_initializer(0.0))
          bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
          conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope.name)

上面给出第一层网络的代码，其它层同理。
3. 首先处理共享变量的问题
tf.variable_scope和tf.get_variable解决了变量重用的问题。每次调用inference函数时，变量不会反复被创建，而是对所有的图片共享一套变量。
4. tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
使用VALID方式, feature map的尺寸为 (3,3,1,32)卷积权重
out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides[1])) (28-3+1) / 1 = 26，(28-3+1) / 2 = 13
out_width = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2])) (28-3+1) / 1 = 26，(28-3+1) / 2 = 13
使用使用SAME方式, feature map的尺寸为 (3,3,1,32)卷积权重
out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1])) 28 / 1 = 28，28 / 2 = 14
out_width = ceil(float(in_width) / float(strides[2])) 28 / 1 = 28，28 / 2 = 14
参考资料
6.我还使用了局部响应归一化：
局部响应归一化参考资料
5. Softmax 回归:
对线性回归，logistic回归和一般回归的认识

第三步 Loss

1. 输入预测值（调用inference得到预测值logits）和标签
2. 处理标签：
   数据集中的标签形式类似为[0 2 2 1 0 3]，我们要用tf.sparse_to_dense函数，将它处理成onehot标签

[[ 1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]
 [ 1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.]]

3. 计算交叉熵
   先用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数，返回值是一个向量；再使tf.reduce_mean操作，对向量求均值；得到最终的loss。参考资料
   Tensorflow基础知识—损失函数详解
4. 对所有loss求和
   tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表
   tf.get_collection：从一个结合中取出全部变量，是一个列表
   tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来

第四步 训练

训练一个可进行N维分类的网络的常用方法是使用多项式逻辑回归,又被叫做softmax 回归。Softmax 回归在网络的输出层上附加了一个softmax nonlinearity，并且计算归一化的预测值和label的1-hot encoding的交叉熵。在正则化过程中，我们会对所有学习变量应用权重衰减损失。模型的目标函数是求交叉熵损失和所有权重衰减项的和，loss()函数的返回值就是这个值。

指数衰减法：
tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)
参数：

• learning_rate - 初始学习率
• global_step - 用于衰减计算的全局步骤。 一定不为负数。喂入一次 BACTH_SIZE 计为一次 global_step
• decay_steps - 衰减速度，一定不能为负数，每间隔decay_steps次更新一次learning_rate值
• decay_rate - 衰减系数，衰减速率，其具体意义参看函数计算方程(对应α^t中的α)。
• staircase - 若 ‘ True ’ ，则学习率衰减呈 ‘ 离散间隔 ’ （discrete intervals），具体地讲，global_step / decay_steps是整数除法，衰减学习率（ the decayed learning rate ）遵循阶梯函数；若为 ’ False ‘ ，则更新学习率的值是一个连续的过程，每步都会更新学习率。
• 返回值： 与初始学习率 ‘ learning_rate ’ 相同的标量 ’ Tensor ‘ 。
• 优点：训练伊始可以使用较大学习率，以快速得到比较优的解。后期通过逐步衰减后的学习率进行迭代训练，以使模型在训练后期更加稳定。

滑动平均
tf.train.ExponentialMovingAverage

最后

以上就是喜悦小虾米为你收集整理的TensorFlow 搭建网络第一步 数据处理第二步 搭建网络模型第三步 Loss第四步 训练的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow 搭建网络第一步 数据处理第二步 搭建网络模型第三步 Loss第四步 训练所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。