【Tensorflow】Googleの機械学習ツールTensorflowを使ってみよう④
前回はTensorflowのチュートリアルとして、
MNIST For ML Beginnersを試してみました。
今回はDeep MNIST for Expertsを試します。
前回との違いは、Deep Learningを使っているところです。
そのため、精度が上がっています。
動いたソースコードは以下になります。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # TensorFlowを使うことを宣言する(インポート) import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() # MNISTに必要なデータを取得し、宣言する(インポート) from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 数字画像(28 pixels × 28 pixels = 784個の数字)を領域を供給する x = tf.placeholder("float",[None,784]) # 正解データ ラベル y_ = tf.placeholder("float",[None,10]) # First Convolutional Layer W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) b_conv1 = bias_variable([32]) x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) # Second Convolutional Layer W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) # Densely Connected Layer W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # Dropout keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # Readout Layer W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) # Train and Evaluate the Model cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) sess.run(tf.initialize_all_variables()) for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i%100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={ x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) #print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) # メモリ不足に陥るためテスト画像を1000枚に減らした。 testbatch = mnist.test.next_batch(1000) print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: testbatch[0], y_: testbatch[1], keep_prob: 1.0}))
正直、各関数が何をしているかは把握できていません(^_^;
詳細を知りたい方は、
英語ですがDeep MNIST for Expertsを読んでいただくと良いかと思います。
実行結果は以下になります。
#処理が終わるまで数十分かかったので、
#学習数を減らしたほうが良いかもしれません。
精度が99.1%ということで、
MNIST For ML Beginnersの91.3%から精度が上がっていることがわかりますね!
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz step 0, training accuracy 0.14 step 100, training accuracy 0.84 step 200, training accuracy 0.94 step 300, training accuracy 0.88 step 400, training accuracy 0.98 step 500, training accuracy 0.94 ---**中略**--- step 19500, training accuracy 1 step 19600, training accuracy 1 step 19700, training accuracy 0.98 step 19800, training accuracy 1 step 19900, training accuracy 1 test accuracy 0.991