》》歡迎 點贊，留言，收藏加關注《《

1. 模型構建的步驟：

在構建AI模型時，一般有以下主要步驟：準備數據、數據預處理、劃分數據集、配置模型、訓練模型、評估優化、模型應用，如下圖所示：

【注意】由于MNIST數據集太經典了，很多深度學習書籍在介紹該入門模型案例時，基本上就是直接下載獲取數據，然后就進行模型訓練，最后得出一個準確率出來。但這樣的入門案例學習后，當要拿自己的數據來訓練模型，卻往往不知該如何處理數據、如何訓練、如何應用。在本文，將分兩種情況進行介紹：（1）使用MNIST數據（本案例），（2）使用自己的數據。

2. 庫文件的導入

2.1 使用現成的mnist數據

import tensorflow as tf

# 從tensorflow.examples.tutorials.mnist 導入模塊

# 這是TensorFlow 為了教學MNIST而提前編制的程序

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

import matplotlib.pyplot as plt

mnist = input_data.read_data_sets('/home/anaconda2/桌面/mnist_practice/MNIST_data',one_hot=True)

# MNIST_data指的是存放數據的文件夾路徑，one_hot=True 為采用one_hot的編碼方式編碼標簽

# 從MNIST_data/中讀取MNIST數據，這條語句在數據不存在時，會自動執行下載

2.2 使用自己做的數據

如果是使用自己的數據集，在準備數據時的重要工作是“標注數據”，也就是對數據進行打標簽，主要的標注方式有：

① 整個文件打標簽。例如MNIST數據集，每個圖像只有1個數字，可以從0至9建10個文件夾，里面放相應數字的圖像；也可以定義一個規則對圖像進行命名，如按標簽+序號命名；還可以在數據庫里面創建一張對應表，存儲文件名與標簽之間的關聯關系。如下圖：

② 圈定區域打標簽。例如ImageNet的物體識別數據集，由于每張圖片上有各種物體，這些物體位于不同位置，因此需要圈定某個區域進行標注，目前比較流行的是VOC2007、VOC2012數據格式，這是使用xml文件保存圖片中某個物體的名稱（name）和位置信息（xmin,ymin,xmax,ymax）。

如果圖片很多，一張一張去計算位置信息，然后編寫xml文件，實在是太耗時耗力了。所幸，有一位大神開源了一個數據標注工具labelImg（https://github.com/tzutalin/labelImg），只要在界面上畫框標注，就能自動生成VOC格式的xml文件了，非常方便，如下圖所示：

③ 數據截段打標簽。針對語音識別、文字識別等，有些是將數據截成一段一段的語音或句子，然后在另外的文件中記錄對應的標簽信息。

3. 數據預處理

在準備好基礎數據之后，需要根據模型需要對基礎數據進行相應的預處理。

（1）使用MNIST數據（本案例）

由于MNIST數據集的尺寸統一，只有黑白兩種像素，無須再進行額外的預處理，直接拿來建模型就行。

（2）使用自己的數據

而如果是要訓練自己的數據，根據模型需要一般要進行以下預處理：

a. 統一格式：即統一基礎數據的格式，例如圖像數據集，則全部統一為jpg格式；語音數據集，則全部統一為wav格式；文字數據集，則全部統一為UTF-8的純文本格式等，方便模型的處理；

b. 調整尺寸：根據模型的輸入要求，將樣本數據全部調整為統一尺寸。例如LeNet模型是32x32，AlexNet是224x224，VGG是224x224等；

c. 灰度化：根據模型需要，有些要求輸入灰度圖像，有些要求輸入RGB彩色圖像；

d. 去噪平滑：為提升輸入圖像的質量，對圖像進行去噪平滑處理，可使用中值濾波器、高斯濾波器等進行圖像的去噪處理。如果訓練數據集的圖像質量很好了，則無須作去噪處理；

e. 其它處理：根據模型需要進行直方圖均衡化、二值化、腐蝕、膨脹等相關的處理；

f. 樣本增強：有一種觀點認為神經網絡是靠數據喂出來的，如果能夠增加訓練數據的樣本量，提供海量數據進行訓練，則能夠有效提升算法的質量。常見的樣本增強方式有：水平翻轉圖像、隨機裁剪、平移變換，顏色、光照變換等。

4. 劃分數據集

在訓練模型之前，需要將樣本數據劃分為訓練集、測試集，有些情況下還會劃分為訓練集、測試集、驗證集。

（1）使用MNIST數據

本案例要訓練模型的MNIST數據集，已經提供了訓練集、測試集，代碼如下：

#load data（提取訓練集、測試集）

train_xdata = mnist.train.images #訓練集樣本

validation_xdata = mnist.validation.images #驗證集樣本

test_xdata = mnist.test.images #測試集樣本

#labels（提取標簽數據）

train_labels = mnist.train.labels #訓練集標簽

validation_labels = mnist.validation.labels #驗證集標簽

test_labels = mnist.test.labels #測試集標簽

print(train_xdata.shape,train_labels.shape) #輸出訓練集樣本和標簽的大小

（2）使用自己的數據

如果是要劃分自己的數據集，可使用scikit-learn工具進行劃分，代碼如下：

fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split

# 隨機選取75%的數據作為訓練樣本，其余25%的數據作為測試樣本

# X_data：數據集

# y_labels：數據集對應的標簽X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X_data,y_labels,test_size=0.25,random_state=33)

5. 查看數據與可視化樣本

#查看數據，例如訓練集中第一個樣本的內容和標簽

print(train_xdata[0]) #是一個包含784個元素且值在[0,1]之間的向量

print(train_labrels[0])

#可視化樣本，下面是輸出了訓練集中前20個樣本

fig, ax = plt.subplots(nrows=4,ncols=5,sharex='all',sharey='all')

ax = ax.flatten()

for i in range(20):

。。img = train_xdata[i].reshape(28, 28)

。。ax[i].imshow(img,cmap='Greys')

ax[0].set_xticks([])

ax[0].set_yticks([])

plt.tight_layout()

plt.show()

6. 輸出效果

......................省略省略