TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉

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TensorFlow+CNN实战AI图像处理随着人工智能技术的一直倒退，AI图像处理曾经成为一个热门畛域。在泛滥的AI图像处理技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）曾经成为了最为风行和广泛应用的一种技术。而TensorFlow作为目前最为风行的深度学习框架之一，也被广泛应用于CNN的实现。本文将介绍如何应用TensorFlow实现CNN进行图像处理，并以手写数字辨认为例进行实战解说。数据集筹备首先咱们须要筹备一个适合的数据集。在这里咱们应用MNIST手写数字数据集，该数据集蕴含60000个训练样本和10000个测试样本。能够应用TensorFlow自带的mnist库进行导入。网络架构设计咱们应用的是LeNet-5网络架构，它是一个比拟根底并且易于了解的CNN网络结构。它由两个卷积层、两个池化层和三个全连贯层组成。具体构造如下：

模型构建咱们应用TensorFlow进行模型的搭建。首先，咱们须要定义输出和输入：

输出

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])接着，咱们依照LeNet-5网络结构，顺次增加卷积层、池化层和全连贯层：# 第一卷积层W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 6])b_conv1 = bias_variable([6])h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)# 第二卷积层W_conv2 = weight_variable([5, 5, 6, 16])b_conv2 = bias_variable([16])h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)# 全连贯层1W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 16, 120])b_fc1 = bias_variable([120])h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*16])h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)# 全连贯层2W_fc2 = weight_variable([120, 84])b_fc2 = bias_variable([84])h_fc2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2)# 输入层W_fc3 = weight_variable([84, 10])b_fc3 = bias_variable([10])y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc2, W_fc3) + b_fc3)其中，weight_variable和bias_variable是辅助函数，用于生成权重和偏移量的变量：# 权重变量def weight_variable(shape):    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)    return tf.Variable(initial)# 偏移量变量def bias_variable(shape):    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)    return tf.Variable(initial)conv2d和max_pool_2x2别离是卷积和池化的操作函数：# 卷积操作def conv2d(x, W):    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# 池化操作def max_pool_2x2(x):    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],                          strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

训练模型接下来咱们须要进行模型的训练和测试。首先须要定义损失函数和优化器：# 损失函数

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))

优化器

train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)而后咱们应用训练集对模型进行训练：with tf.Session() as sess:    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})

后果剖析经过训练，咱们失去了一个手写数字辨认模型。在测试集上的准确率能够达到99%以上。本文介绍了如何应用TensorFlow实现CNN进行图像处理，并以手写数字辨认为例进行了实战演示。当然，CNN还有很多其余利用，如图像分类、指标检测等。心愿这篇文章可能给你带来一些启发，也欢送大家在实践中摸索更多的利用场景。