在PaddlePaddle上实现MNIST手写体数字识别

不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在框架解析安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 手写数字识别。

目录

  • 目录
  • 数据集的介绍
  • 定义神经网络
  • 开始训练模型
    • 导入依赖包
    • 初始化 Paddle
    • 获取训练器
    • 开始训练
  • 使用参数预测
    • 初始化 PaddlePaddle
    • 获取训练好的参数
    • 读取图片
    • 开始预测
  • 所有代码
  • 项目代码
  • 参考阅读

数据集的介绍

如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的手写数字, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 图片是 28x28 的像素矩阵,标签则对应着 0~9 的 10 个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理. 该数据集的图片是一个黑白的单通道图片, 其中图片如下:
该数据集非常小, 很适合图像识别的入门使用, 该数据集一共有 4 个文件, 分别是训练数据和其对应的标签, 测试数据和其对应的标签. 文件如表所示:

文件名称大小说明
train-images-idx3-ubyte9.9M训练数据图片,60,000 条数据
train-labels-idx1-ubyte28.9K训练数据标签,60,000 条数据
t10k-images-idx3-ubyte1.6M测试数据图片,10,000 条数据
t10k-labels-idx1-ubyte4.5K测试数据标签,10,000 条数据

这个数据集针对 170 多 M 的 CIFAR 数据集来说, 实在是小太多了. 这使得我们训练起来非常快, 这能一下子激发开发者的兴趣.
在训练时, 开发者不需要单独去下载该数据集, PaddlePaddle 已经帮我们封装好了, 在我们调用paddle.dataset.mnist的时候, 会自动在下载到缓存目录/home/username/.cache/paddle/dataset/mnist下, 当以后再使用的时候, 可以直接在缓存中获取, 就不会去下载了。

定义神经网络

我们这次使用的是卷积神经网络 LeNet-5,官方一共提供了 3 个分类器,分别是 Softmax 回归,多层感知器,卷积神经网络 LeNet-5,在图像识别问题上,一直是使用卷积神经网络较多。我们创建一个cnn.py的 Python 文件来定义一个 LeNet-5 神经网络,代码如下:

# coding=utf-8
import paddle.v2 as paddle

# 卷积神经网络LeNet-5,获取分类器
def convolutional_neural_network():
    # 定义数据模型,数据大小是28*28,即784
    img = paddle.layer.data(name="pixel",
                            type=paddle.data_type.dense_vector(784))
    # 第一个卷积--池化层
    conv_pool_1 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(input=img,
                                                       filter_size=5,
                                                       num_filters=20,
                                                       num_channel=1,
                                                       pool_size=2,
                                                       pool_stride=2,
                                                       act=paddle.activation.Relu())
    # 第二个卷积--池化层
    conv_pool_2 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(input=conv_pool_1,
                                                       filter_size=5,
                                                       num_filters=50,
                                                       num_channel=20,
                                                       pool_size=2,
                                                       pool_stride=2,
                                                       act=paddle.activation.Relu())
    # 以softmax为激活函数的全连接输出层,输出层的大小必须为数字的个数10
    predict = paddle.layer.fc(input=conv_pool_2,
                              size=10,
                              act=paddle.activation.Softmax())
    return predict

开始训练模型

我们创建一个train.py的 Python 文件来做训练模型。

导入依赖包

首先要先导入依赖包, 其中就包含了最重要的 PaddlePaddle 的 V2 包

# encoding:utf-8
import os
import sys
import paddle.v2 as paddle
from cnn import convolutional_neural_network

初始化 Paddle

然后我们创建一个类, 再在类中创建一个初始化函数, 在初始化函数中来初始化我们的 PaddlePaddle,在初始化 PaddlePaddle 的时候,就要指定是否使用 GPU 来训练我们的模型,同时使用多少个线程来训练。

class TestMNIST:
    def __init__(self):
        # 该模型运行在CUP上,CUP的数量为2
        paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=2)

获取训练器

通过上面一步获取的分类器和图片的标签来生成一个损失函数, 通过损失函数就可以创建训练参数了。
之后也要创建一个优化方法,这个优化方法是定义学习率等等在训练中的处理。
最后通过训练参数,优化方法,损失函数这 3 个参数创建训练器

# *****************获取训练器********************************
def get_trainer(self):

    # 获取分类器
    out = convolutional_neural_network()

    # 定义标签
    label = paddle.layer.data(name="label",
                              type=paddle.data_type.integer_value(10))

    # 获取损失函数
    cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=label)

    # 获取参数
    parameters = paddle.parameters.create(layers=cost)

    """
    定义优化方法
    learning_rate 迭代的速度
    momentum 跟前面动量优化的比例
    regularzation 正则化,防止过拟合
    :leng re
    """
    optimizer = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.1 / 128.0,
                                          momentum=0.9,
                                          regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0005 * 128))
    '''
    创建训练器
    cost 损失函数
    parameters 训练参数,可以通过创建,也可以使用之前训练好的参数
    update_equation 优化方法
    '''
    trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
                                 parameters=parameters,
                                 update_equation=optimizer)
    return trainer

开始训练

最后就可以的开始训练了, 通过上一步得到的训练器开始训练, 训练的时候要用到 3 个参数.
第一个是训练数据, 这个训练数据就是我们的 MNIST 数据集.
第二个是训练的轮数, 表示我们要训练多少轮, 次数越多准确率越高, 最终会稳定在一个固定的准确率上.
第三个是训练过程中的一些事件处理, 比如会在每个 batch 打印一次日志, 在每个 pass 之后保存一下参数和测试一下测试数据集的预测准确率.

# *****************开始训练********************************
def start_trainer(self):
    # 获取训练器
    trainer = self.get_trainer()

    # 定义训练事件
    def event_handler(event):
        lists = []
        if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
            if event.batch_id % 100 == 0:
                print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                    event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
            else:
                sys.stdout.write('.')
                sys.stdout.flush()
        if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
            # 保存训练好的参数
            model_path = '../model'
            if not os.path.exists(model_path):
                os.makedirs(model_path)
            with open(model_path + "/model.tar", 'w') as f:
                trainer.save_parameter_to_tar(f=f)

            result = trainer.test(reader=paddle.batch(paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128))
            print "\nTest with Pass %d, Cost %f, %s\n" % (event.pass_id, result.cost, result.metrics)
            lists.append((event.pass_id, result.cost, result.metrics['classification_error_evaluator']))

    # 获取数据
    reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.mnist.train(), buf_size=20000),
                          batch_size=128)
    '''
    开始训练
    reader 训练数据
    num_passes 训练的轮数
    event_handler 训练的事件,比如在训练的时候要做一些什么事情
    '''
    trainer.train(reader=reader,
                  num_passes=100,
                  event_handler=event_handler)

然后在main入口中调用我们的训练函数, 就可以训练了

if __name__ == "__main__":
    testMNIST = TestMNIST()
    # 开始训练
    testMNIST.start_trainer()

在训练过程中会输出这样的日志:

Pass 0, Batch 0, Cost 2.991905, {'classification_error_evaluator': 0.859375}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 100, Cost 0.891881, {'classification_error_evaluator': 0.3046875}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 200, Cost 0.309183, {'classification_error_evaluator': 0.0859375}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 300, Cost 0.289464, {'classification_error_evaluator': 0.078125}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 400, Cost 0.131645, {'classification_error_evaluator': 0.03125}
....................................................................
Test with Pass 0, Cost 0.117626, {'classification_error_evaluator': 0.03790000081062317}

使用参数预测

我们创建一个infer.py的 Python 文件,用来做模型预测的。

初始化 PaddlePaddle

在预测的时候也是要初始化 PaddlePaddle 的

class TestMNIST:
    def __init__(self):
        # 该模型运行在CUP上,CUP的数量为2
        paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=2)

获取训练好的参数

在训练的时候, 我们在 pass 训练结束后都会保存他的参数, 保存这些参数我们现在就可以使用它来预测了

# *****************获取参数********************************
def get_parameters(self):
    with open("../model/model.tar", 'r') as f:
        parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)
    return parameters

读取图片

在使用图片进行预测时,我们要对图片进行处理,,处理成跟训练的图片一样,28*28 的灰度图,最后图像会转化成一个浮点数组。

# *****************获取你要预测的参数********************************
def get_TestData(self):
    def load_images(file):
        # 对图进行灰度化处理
        im = Image.open(file).convert('L')
        # 缩小到跟训练数据一样大小
        im = im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
        im = np.array(im).astype(np.float32).flatten()
        im = im / 255.0
        return im

    test_data = []
    test_data.append((load_images('../images/infer_3.png'),))
    return

开始预测

通过传入分类器,训练好的参数,预测数据这个 3 个参数就可以进行预测了。这个分类器就是我们之前定义的。

# *****************使用训练好的参数进行预测********************************
def to_prediction(self, out, parameters, test_data):

    # 开始预测
    probs = paddle.infer(output_layer=out,
                         parameters=parameters,
                         input=test_data)
    # 处理预测结果并打印
    lab = np.argsort(-probs)
    print "预测结果为: %d" % lab[0][0]

main入口中调用预测函数

if __name__ == "__main__":
    testMNIST = TestMNIST()
    out = convolutional_neural_network()
    parameters = testMNIST.get_parameters()
    test_data = testMNIST.get_TestData()
    # 开始预测
    testMNIST.to_prediction(out=out, parameters=parameters, test_data=test_data)

输出的预测结果是:

预测结果为: 3

所有代码

infer.py代码:

# coding=utf-8
import paddle.v2 as paddle

# 卷积神经网络LeNet-5,获取分类器
def convolutional_neural_network():
    # 定义数据模型,数据大小是28*28,即784
    img = paddle.layer.data(name="pixel",
                            type=paddle.data_type.dense_vector(784))
    # 第一个卷积--池化层
    conv_pool_1 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(input=img,
                                                       filter_size=5,
                                                       num_filters=20,
                                                       num_channel=1,
                                                       pool_size=2,
                                                       pool_stride=2,
                                                       act=paddle.activation.Relu())
    # 第二个卷积--池化层
    conv_pool_2 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(input=conv_pool_1,
                                                       filter_size=5,
                                                       num_filters=50,
                                                       num_channel=20,
                                                       pool_size=2,
                                                       pool_stride=2,
                                                       act=paddle.activation.Relu())
    # 以softmax为激活函数的全连接输出层,输出层的大小必须为数字的个数10
    predict = paddle.layer.fc(input=conv_pool_2,
                              size=10,
                              act=paddle.activation.Softmax())
    return predict

train.py代码:

# encoding:utf-8
import os
import sys
import paddle.v2 as paddle
from cnn import convolutional_neural_network


class TestMNIST:
    def __init__(self):
        # 该模型运行在CUP上,CUP的数量为2
        paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=2)

    # *****************获取训练器********************************
    def get_trainer(self):

        # 获取分类器
        out = convolutional_neural_network()

        # 定义标签
        label = paddle.layer.data(name="label",
                                  type=paddle.data_type.integer_value(10))

        # 获取损失函数
        cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=label)

        # 获取参数
        parameters = paddle.parameters.create(layers=cost)

        """
        定义优化方法
        learning_rate 迭代的速度
        momentum 跟前面动量优化的比例
        regularzation 正则化,防止过拟合
        :leng re
        """
        optimizer = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.1 / 128.0,
                                              momentum=0.9,
                                              regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0005 * 128))
        '''
        创建训练器
        cost 分类器
        parameters 训练参数,可以通过创建,也可以使用之前训练好的参数
        update_equation 优化方法
        '''
        trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
                                     parameters=parameters,
                                     update_equation=optimizer)
        return trainer

    # *****************开始训练********************************
    def start_trainer(self):
        # 获取训练器
        trainer = self.get_trainer()

        # 定义训练事件
        def event_handler(event):
            lists = []
            if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
                if event.batch_id % 100 == 0:
                    print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                        event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
                else:
                    sys.stdout.write('.')
                    sys.stdout.flush()
            if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
                # 保存训练好的参数
                model_path = '../model'
                if not os.path.exists(model_path):
                    os.makedirs(model_path)
                with open(model_path + "/model.tar", 'w') as f:
                    trainer.save_parameter_to_tar(f=f)
                # 使用测试进行测试
                result = trainer.test(reader=paddle.batch(paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128))
                print "\nTest with Pass %d, Cost %f, %s\n" % (event.pass_id, result.cost, result.metrics)
                lists.append((event.pass_id, result.cost, result.metrics['classification_error_evaluator']))

        # 获取数据
        reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.mnist.train(), buf_size=20000),
                              batch_size=128)
        '''
        开始训练
        reader 训练数据
        num_passes 训练的轮数
        event_handler 训练的事件,比如在训练的时候要做一些什么事情
        '''
        trainer.train(reader=reader,
                      num_passes=100,
                      event_handler=event_handler)


if __name__ == "__main__":
    testMNIST = TestMNIST()
    # 开始训练
    testMNIST.start_trainer()

infer.py代码:

# encoding:utf-8
import numpy as np
import paddle.v2 as paddle
from PIL import Image
from cnn import convolutional_neural_network


class TestMNIST:
    def __init__(self):
        # 该模型运行在CUP上,CUP的数量为2
        paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=2)


    # *****************获取参数********************************
    def get_parameters(self):
        with open("../model/model.tar", 'r') as f:
            parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)
        return parameters


    # *****************获取你要预测的参数********************************
    def get_TestData(self ,path):
        def load_images(file):
            # 对图进行灰度化处理
            im = Image.open(file).convert('L')
            # 缩小到跟训练数据一样大小
            im = im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
            im = np.array(im).astype(np.float32).flatten()
            im = im / 255.0
            return im

        test_data = []
        test_data.append((load_images(path),))
        return test_data

    # *****************使用训练好的参数进行预测********************************
    def to_prediction(self, out, parameters, test_data):

        # 开始预测
        probs = paddle.infer(output_layer=out,
                             parameters=parameters,
                             input=test_data)
        # 处理预测结果并打印
        lab = np.argsort(-probs)
        print "预测结果为: %d" % lab[0][0]


if __name__ == "__main__":
    testMNIST = TestMNIST()
    # 开始预测
    out = convolutional_neural_network()
    parameters = testMNIST.get_parameters()
    test_data = testMNIST.get_TestData('../images/infer_3.png')
    testMNIST.to_prediction(out=out, parameters=parameters, test_data=test_data)

项目代码

GitHub 地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle

参考阅读

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PaddlePaddle
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