使用使用tensorflow实现实现VGG网络网络,训练训练mnist数据集方式 数据集方式 主要介绍了使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。 一起跟随小编过来看看吧 VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按 照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG 先介绍下 ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是 展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的预 训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。 VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数，导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数 都是来自于第一个全连接层。 模型结构： 本文在实现时候，尽量保存VGG原来模型结构，核心代码如下： weights ={ 'wc1':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,1,64])), 'wc2':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,64,64])), 'wc3':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,64,128])), 'wc4':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,128,128])), 'wc5':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,128,256])), 'wc6':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])), 'wc7':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])), 'wc8':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])), 'wc9':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,512])), 'wc10':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc11':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc12':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc13':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc14':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc15':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])), 'wc16':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,256])), 'wd1':tf.Variable(tf.random_normal([4096,4096])), 'wd2':tf.Variable(tf.random_normal([4096,4096])), 'out':tf.Variable(tf.random_normal([4096,nn_classes])), } biases ={ 

'bc1':tf.Variable(tf.zeros([64])), 'bc2':tf.Variable(tf.zeros([64])), 'bc3':tf.Variable(tf.zeros([128])), 'bc4':tf.Variable(tf.zeros([128])), 'bc5':tf.Variable(tf.zeros([256])), 'bc6':tf.Variable(tf.zeros([256])), 'bc7':tf.Variable(tf.zeros([256])), 'bc8':tf.Variable(tf.zeros([256])), 'bc9':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc10':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc11':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc12':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc13':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc14':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc15':tf.Variable(tf.zeros([512])), 'bc16':tf.Variable(tf.zeros([256])), 'bd1':tf.Variable(tf.zeros([4096])), 'bd2':tf.Variable(tf.zeros([4096])), 'out':tf.Variable(tf.zeros([nn_classes])), } 卷积实现： def convLevel(i,input,type): num = i out = conv2D('conv'+str(num),input,weights['wc'+str(num)],biases['bc'+str(num)]) if type=='p': out = maxPool2D('pool'+str(num),out, k=2) out = norm('norm'+str(num),out, lsize=4) return out def VGG(x,weights,biases,dropout): x = tf.reshape(x,shape=[-1,28,28,1]) input = x for i in range(16): i += 1 if(i==2) or (i==4) or (i==12) : # 根据模型定义还需要更多的POOL化，但mnist图片大小不允许。 input = convLevel(i,input,'p') else: input = convLevel(i,input,'c') 训练：训练： pred = VGG(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) correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1)) accuracy_ = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred,tf.float32)) init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) step = 1 while step*batch_size < train_iters: batch_x,batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) sess.run(optimizer,feed_dict={x:batch_x,y:batch_y,keep_prob:dropout}) print(step*batch_size) if step % display_step == 0 : #loss,acc = sess.run([cost,accuracy],feed_dict={x:batch_x,y:batch_y,keep_prob=1.0}) acc = sess.run(accuracy_, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob: 1.}) print("iter: "+str(step*batch_size)+"mini batch Loss="+"{:.6f}".format(loss)+",acc="+"{:6f}".format(acc)) step += 1 print("training end!") 最终效果： 训练10000次后：结果如下： iter: 12288 mini batch Loss=5088409.500000,acc=0.578125 

iter: 12800 mini batch Loss=4514274.000000,acc=0.601562 iter: 13312 mini batch Loss=4483454.500000,acc=0.648438 这种深度的模型可以考虑循环10万次以上。目前效果还不错，本人没有GPU，心痛笔记本的CPU，100%的CPU利用率，听 到风扇响就不忍心再训练，本文也借鉴了alex网络实现，当然我也实现了这个网络模型。在MNIST数据上，ALEX由于层数较 少，收敛更快，当然MNIST，用CNN足够了。 以上这篇使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也 希望大家多多支持我们。