手写数字识别：TensorFlow 训练及错误解决

手写数字识别：TensorFlow 训练及错误解决

本文将介绍使用 TensorFlow 进行手写数字识别模型训练的过程，并解决一些常见问题，例如 TensorFlow 版本更新导致的 resize_with_pad 函数错误。

获取手写数字数据集

首先，我们需要加载手写数字数据集。可以使用 mnist.load_data() 函数从 TensorFlow 中获取 MNIST 数据集，并将其拆分为训练集和测试集：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

数据预处理

1. 调整数据维度：

# 训练集数据维度的调整：N H W C
train_images = np.reshape(train_images,
(train_images.shape[0],train_images.shape[1],train_images.shape[2],1))

# 测试集数据维度的调整：N H W C
test_images = np.reshape(test_images,
(test_images.shape[0],test_images.shape[1],test_images.shape[2],1))

2. 图像大小调整：

def get_train(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(train_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成224*224大小
    resized_images = tf.image.resize(train_images[index], [224, 224])
    # 返回抽取的
    return resized_images.numpy(), train_labels[index]

# 获取测试集数据
def get_test(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(test_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成224*224大小
    resized_images = tf.image.resize(test_images[index], [224, 224])
    # 返回抽样的测试样本
    return resized_images.numpy(), test_labels[index]

# 获取训练样本和测试样本
train_images,train_labels = get_train(256)
test_images,test_labels = get_test(128)

错误解决：resize_with_pad 函数

在 TensorFlow 的新版本中，resize_with_pad 函数已被移除。如果您的代码中出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "E:/project/tensorflow/tf.py", line 561, in <module>
    train_images, train_labels = get_train(256)
  File "E:/project/tensorflow/tf.py", line 549, in get_train
    resized_images = tf.image.resize_with_pad(train_images[index], 224, 224)
  File "E:\pythontwo\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\module_wrapper.py", line 193, in __getattr__
    attr = getattr(self._tfmw_wrapped_module, name)
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.image' has no attribute 'resize_with_pad'

可以使用 tf.image.resize 函数来替代 resize_with_pad。

方法一：直接使用 tf.image.resize

resized_images = tf.image.resize(train_images[index], [224, 224])

方法二：先调整尺寸，再填充

resized_images = tf.image.resize(train_images[index], [256, 256])
padded_images = tf.image.resize_with_pad(resized_images, 224, 224)

模型训练

1. 指定优化器、损失函数和评价指标：

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.0)
net.compile(optimizer=optimizer,loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

2. 模型训练：指定训练数据、batchsize、epoch、验证集：

net.fit(train_images,train_labels,batch_size=128,epochs=3,verbose=1,validation_split=0.1)

3. 模型评估：指定测试数据

net.evaluate(test_images,test_labels,verbose=1)

总结

本文介绍了使用 TensorFlow 进行手写数字识别模型训练的过程，并解决了一些常见问题，例如 resize_with_pad 函数的错误。希望这篇文章能帮助您理解手写数字识别模型的训练过程，并解决您遇到的问题。