## 基于Tensorflow,OpenCV
## 使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型,用于手写数字识别
一个单层的神经网络,使用MNIST训练,识别准确率较低
两层的卷积神经网络,使用MNIST训练(模型使用MNIST测试集准确率高于99%),识别准确率较高;
但是如果写的较为随意,还是会出现分类错误的情况,可能是图像预处理的问题
直接从cnn_mnist.ckpt.meta文件中加载已经持久化的图(graph),
需要在训练的时候为tensor指定名称
```
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name="keep_prob")
```
The name 'x_input' refers to an Operation, not a Tensor.
Tensor names must be of the form "<op_name>:<output_index>".
```
keep_prob = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("keep_prob:0")
```
训练模型的程序
- *checkpoint*是一个文本文件,保存了一个目录下所有的模型文件列表,这个文件是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。
在checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有TensorFlow模型文件的文件名。
当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时,这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。
checkpoint中内容的格式为CheckpointState Protocol Buffer。
- *cnn_mnist.ckpt.meta*文件保存了TensorFlow计算图的结构,可以理解为神经网络的网络结构
TensorFlow通过元图(MetaGraph)来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的元数据。
TensorFlow中元图是由MetaGraphDef Protocol Buffer定义的。
MetaGraphDef中的内容构成了TensorFlow持久化时的第一个文件。
保存MetaGraphDef信息的文件默认以.meta为后缀名,文件model.ckpt.meta中存储的就是元图数据。
- *cnn_mnist.ckpt.index*文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值,这个文件是通过SSTable格式存储的,可以大致理解为就是一个(key,value)列表。
model.ckpt文件中列表的第一行描述了文件的元信息,比如在这个文件中存储的变量列表。
列表剩下的每一行保存了一个变量的片段,变量片段的信息是通过SavedSlice Protocol Buffer定义的。
SavedSlice类型中保存了变量的名称、当前片段的信息以及变量取值。
TensorFlow提供了tf.train.NewCheckpointReader类来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。
如何使用tf.train.NewCheckpointReader类这里不做说明,自查。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于Tensorflow,OpenCV,使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型,用于手写数字识别(源码+文档)
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2024-06-16
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基于Tensorflow,OpenCV. 使用MNIST数据集训练卷积神经网络模型,用于手写数字识别 1.文件组成:ocr.py: 一个单层的神经网络,使用MNIST训练,识别准确率较低; cnn_ocr.py: 两层的卷积神经网络,使用MNIST训练(模型使用MNIST测试集准确率高于99%),识别准确率较高; 但是如果写的较为随意,还是会出现分类错误的情况,可能是图像预处理的问题。 2.适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;路径规划、擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、无人机等多种领域的算法仿真实验。
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