はじめに
Cloud9でTensorFlowのチュートリアル（初心者のためのMNIST）をやってみた～手書き画像の分類～で、簡単な機械学習を実装してみました。
次はTensorFlowの「Deep MNIST for Experts」をやってみました。専門家向けと書いてあるだけあって、色々な手法が使われていますが、コードを書いていくと理解しやすいです。
ここでは画像を分類する時に実績のある畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装していきます。
環境
環境は前回と同じです。
Cloud9
Python 2.7.6
Sample Codes : GitHub
環境構築は「クラウド統合開発環境Cloud9でTensorFlowを使う～GetStarted～ 」
TesorFlowの基本的な使い方は「クラウド統合開発環境Cloud9でTensorFlowを使う〜使い方の基本〜」
を参照
コード
前回と同じで学習処理のコードと手書きデータの予測コードで2つに分けています。
まずは学習処理のコードを見ていきます。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
# Define method
def weight_variable(shape, name):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial, name=name)
def bias_variable(shape, name):
initial= tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial, name=name)
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')
# Download gz files to MNIST_data directory
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# Initializing
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28*28])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024], name="W_fc1")
b_fc1 = bias_variable([1024], name="b_fc1")
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)
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 10], name="W_fc2")
b_fc2 = bias_variable([10], name="b_fc2")
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2
# Making model
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y_conv, y_))
# Training
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(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})
# Evaluating
#print("test accuracy %g" %accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
# Save train data
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'param/neural.param')
基本的な流れは前回と同じですが、差分を説明していきます。
def weight_variable(shape, name):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial, name=name)
def bias_variable(shape, name):
initial= tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial, name=name)
パラメータの初期化処理の定義です。前回は実は0で初期化していたのですが、0でない方がよいようです。ReLUという関数を使っているのですが、これは正の値の時には、傾きが1、負の値の時には0という特殊な関数で、その関係で小さな正の値を初期値に持っていた方がよいようです。
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')
畳み込みニューラルネットワークの名前のもととなっている畳み込み(conv2d)とプーリング(max_pool_2x2)です。詳細な処理については下記で説明します。
畳み込み層
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
畳み込み層です。W_conv1の[5, 5, 1, 32]の内、5*5がパッチを表しています。画像の特徴をとらえるための層で、画像の一部(5*5)を取り出して、画像に対してその一部との一致状況を計算します。そうすることで画像の特徴をとらえることができます。
1というのは入力で、入力する1枚の画像データを表しています。
32というのは出力で、32種類のパッチで画像データの特徴をとらえることになります。
h_conv1のreluというのがReLU関数です。負の値だったら0、正の値だったら傾きが1、つまり、入力の値をそのまま使う関数になっています。傾きが1のため傾きが小さすぎたり0になったりして学習できなくなる状況を防いでいます。
h_pool1はプーリング層といって、画像の2*2の4マスの最大値を1マスにして集約してしまう処理です。画像は元々28*28だったので、14*14の4分の1になります。
画像データは少しずれていても違うデータとなってしまうのですが、プーリングで集約することで、ずれを吸収するのだと思います。（間違っていたらすみません）
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024], name="W_fc1")
b_fc1 = bias_variable([1024], name="b_fc1")
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)
conv2は上記で説明した畳み込み層をもう一度実施しているだけです。
fc1は、前回と同じ計算しているだけです。
ただしh_pool2_flatのところで、多次元配列を1次元に変換して、fc1の計算をできるようにしています。
ドロップアウト
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
ドロップアウトといって、keep_probで設定した確率でデータを一部使用しないようにします。そうすることで過学習（学習データでは精度が高いが、テストデータでは精度が低い状況）を防ぐことができます。
処理中にkeep_probの値を設定していますが、学習中は0.5を、テストデータでの検証では1.0（ドロップアウトを利用しない）を使用しています。
テストデータでの検証
#print("test accuracy %g" %accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
テストデータでの検証部分ですが、コメントアウトしています。cloud9ではメモリが足りないようで、ここでエラーになってしまうためです。
上記で説明したドロップアウトのkeep_probは1.0に設定されています。
学習の実行
その後の処理は、前回説明した内容で理解できると思います。
学習を実行するとcloud9はフリーではCPUもメモリも貧弱なためとても時間がかかりました。数時間～半日ぐらいかかります。
パラメータを保存しているため、下記のデータの予測はすぐにできるのですが、学習のやり直しが必要になると大変でした。
自分の手書きデータの予測
前回と同じように自分の手書きデータの予測をやってみたところ50%でした。
本来は精度が上がるはずなのですが、逆に下がっています。。。
手書きデータが1と0のデータなのが悪いのか、手書きデータが10枚だけなので、たまたま外れたのか分かりませんが、いまいちのような気はします。
⇒ 手書きデータの予測には前処理が必要でした。詳細については自分の手書きデータをTensorFlowで予測するの記事を参考にして下さい。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
import sys
import numpy as np
import parsebmp as pb
# Define method
def weight_variable(shape, name):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial, name=name)
def bias_variable(shape, name):
initial= tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial, name=name)
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')
def whatisit(file, sess):
print("File name is %s" % file)
data = pb.parse_bmp(file)
# Show bmp data
for i in range(len(data)):
sys.stdout.write(str(int(data[i])))
if (i+1) % 28 == 0:
print("")
# Predicting
d = np.array([data])
x_image = tf.reshape(d, [-1, 28, 28, 1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
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)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, 1.0)
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2
result = sess.run(y_conv)
# Show result
print(result)
print(np.argmax(result, 1))
if __name__ == "__main__":
# Restore parameters
W = tf.Variable(tf.zeros([28*28, 10]), name="W")
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b")
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024], name="W_fc1")
b_fc1 = bias_variable([1024], name="b_fc1")
W_fc2 = weight_variable([1024, 10], name="W_fc2")
b_fc2 = bias_variable([10], name="b_fc2")
sess = tf.InteractiveSession()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'param/neural.param')
# My data
whatisit("My_data/0.bmp", sess)
whatisit("My_data/1.bmp", sess)
whatisit("My_data/2.bmp", sess)
whatisit("My_data/3.bmp", sess)
whatisit("My_data/4.bmp", sess)
whatisit("My_data/5.bmp", sess)
whatisit("My_data/6.bmp", sess)
whatisit("My_data/7.bmp", sess)
whatisit("My_data/8.bmp", sess)
whatisit("My_data/9.bmp", sess)
おわりに
最初は全然理解できませんでしたが、色んな本やWebで勉強したり、コードを実装することで理解が深まりました。
次は自分でネットワークを考えて実装してみたいと思います。
更新履歴
- 2018/06/12: 手書きデータの予測について追記
- 2017/03/28: 新規投稿