目录
一、背景与总概
二、研究对象
三、数据表示与结构
四、选择的模型
五、效果展示
六、画板部分
七、直接抄，直接方向跑！
所有的工程文件百度云连接，包含模型！
链接：https://pan.baidu.com/s/1RlS0aVPOFwmNBPBHmcF0SQ 提取码：MATR --来自百度网盘超级会员V3的分享
注意：人工智能预测的闪退问题是在main文件同目录下没有image_rgzn的文件夹，添加就好。
一、背景与总概
利用Python语言编写和调试一个识别手写数字图像的三层深度前馈网络，包括数据预处理，网络模型构建，模型参数初始化和正向推理，反向梯度下降参数寻优，最后模型预测的功能。目的是学会基本的深度网络模型建立、训练和推理过程，理解深度网络的实现原理。
通过自己学习人工智能之后，发现了三个的重要经验和总结，第一个是你对你研究事物本质的理解；第二个是，将你研究事物进行数据化，找到一个合理的数据表示以及数据的结构；第三个是，寻找与这个数据表示的形式和结构合适的“模型”（即模型算法等）。依据上面数据到模型的这个思路，对下文进行一个描写
首先，介绍一下MNIST手写数据集，这就是我们研究的事物了。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。数据集包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。
训练集图像：train-images-idx3-ubyte.gz（9.9MB，包含60000个样本） 训练集标签：train-labels-idx1-ubyte.gz（29KB，包含60000个标签） 测试集图像：t10k-images-idx3-ubyte.gz（1.6MB，包含10000个样本） 测试集标签：t10k-labels-idx1-ubyte.gz（5KB，包含10000个标签）
下图展示一些具体例子：
其次是手写板程序，在PyQt5实例 画板小程序_pyqt5画图板_CreatorGG的博客-CSDN博客的程序基础之上添加了，1人工智能预测，2预测结果展示的文本框。
传统机器学习的问题与缺陷随着深度学习的发展被得到解决，深度学习也可以说是神经网络的重命名，他是建立在多层非线性的神经网络结构之上，对数据表示进行抽象的一系列机器学习。深度学习的出现使得图像，语言得到突破性的发展。本此处理的数据为图像，所以最后我本次选用的模型是人工智能深度神经网络（一般的神经网络）。你也可以使用卷积神经网络模型，卷积神经网络是对将局部的特征十分的敏感，正确率会更高。
二、研究对象
在你的PycharmIDE里创建一个function.py的文件，在里面定义如下函数：
1：jiexi_image（path），此函数需要一个字符串对象的输入，是两个训练集和测试集的图像文件地址，返回的对象是一个numpy.array的对象。
def jiexi_image(path):
# 用二进制读取
data = open(path, 'rb').read()
offset = 0
fmt_header = '>iiii'
magic_number, num_images, num_rows, num_cols = struct.unpack_from(fmt_header, data, offset)
print('魔数:%d, 图片数量: %d张, 图片大小: %d*%d' % (magic_number, num_images, num_rows, num_cols))
image_size = num_rows * num_cols
offset += struct.calcsize(fmt_header)
fmt_image = '>' + str(image_size) + 'B'
images = np.empty((num_images, num_rows, num_cols))
for i in range(num_images):
if (i + 1) % 10000 == 0:
print('已解析 %d' % (i + 1) + '张')
images[i] = np.array(struct.unpack_from(fmt_image, data, offset)).reshape((num_rows, num_cols))
offset += struct.calcsize(fmt_image)
return images
2： jiexi_label(path) ，传入参数是训练集和测试集的两个label标签文件地址，是一个字符串对象，返回的也是一个numpy.array的对象。
def jiexi_label(path):
data = open(path, 'rb').read()
offset = 0
fmt_header = '>ii'
magic_number, num_images = struct.unpack_from(fmt_header, data, offset)
print('魔数:%d, 图片数量: %d张' % (magic_number, num_images))
# 解析数据集
offset += struct.calcsize(fmt_header)
fmt_image = '>B'
labels = np.empty(num_images)
for i in range(num_images):
if (i + 1) % 10000 == 0:
print('已解析 %d' % (i + 1) + '张')
labels[i] = struct.unpack_from(fmt_image, data, offset)[0]
offset += struct.calcsize(fmt_image)
return labels
3：plot_data(images,labels,n,issave = False)，传入图像，image是一个numpy.array对象；传入的标签，labels是一个numpy.array对象；传入的issave是一个判断逻辑值，如果是真就保存图片，但是一般是不保存的。
def plot_data(images,labels,n,issave = False):
for i in range(n):
print(labels[i])
plt.imshow(images[i], cmap='gray')
plt.show()
# if(issave == True):
# plt.savefig(fname = "save"+str(datetime.datetime.now())+".jpg")
print('done')
接下来在你的工程文件夹下建立一个train.py 文件，在里面利用function.py里你设定的函数来解析训练集图像和测试集图像，训练集标签和测试集标签，然后利用plot_data函数打印数据，查看是否对应。
import function
#start1 = time.time()
train_image_path = './MNIST/train-images-idx3-ubyte/train-images.idx3-ubyte'
train_lable_path = './MNIST/train-labels-idx1-ubyte/train-labels.idx1-ubyte'
teat_image_path = './MNIST/t10k-images-idx3-ubyte/t10k-images.idx3-ubyte'
teat_lable_path = './MNIST/t10k-labels-idx1-ubyte/t10k-labels.idx1-ubyte'
# #加载数据
train_image = function.jiexi_image(train_image_path)
train_lable = function.jiexi_label(train_lable_path)
teat_image = function.jiexi_image(teat_image_path)
test_lable = function.jiexi_label(teat_lable_path)
# print(train_image.shape)
function.plot_data(train_image, train_lable, 10, True)
最终效果：
可以看出是正确的。
三、数据表示与结构
既然train_image， train_lable， teat_image ， test_lable 是numpy.array对象，那么我们就可以对他进行操作，对他进行打印输出，print（train_image）：
什么也看不出来，那我们打印一下他的维度来看看， ，是一个三维数组。
打印train_image[0]来看：
然后可以推知，我们要处理的对象结构是如下图所示。
四、选择的模型
传统机器学习的问题与缺陷随着深度学习的发展被得到解决，深度学习也可以说是神经网络的重命名，他是建立在多层非线性的神经网络结构之上，对数据表示进行抽象的一系列机器学习。深度学习的出现使得图像，语言得到突破性的发展。本此处理的数据为图像，所以最后我本次选用的模型是人工智能深度神经网络（一般的神经网络）。你也可以使用卷积神经网络模型，卷积神经网络是对将局部的特征十分的敏感，正确率会更高。
在你的工程文件下创建一个DeepNET.py的文件，里面是深度神经网络所需要的各种函数。从零开始，从理论到代码实现无论是在研究和学习都是十分有帮助的，希望我和各位读者都保持住这个习惯。
本次，假设你已经有一定的知识储备了，如梯度下降法的本质，神经网络结构基本清楚，如果不清楚就十分推荐，deeplearning的吴大师的视频教程 [双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili 教的非常细致。
第一步，导入库，在DeepNET.py的文件里完善搭建深度神经网络所需要的函数。
深度神经网络概述，Deep Neural Networks， 深度神经网络，以下简称DNN。DNN里最基本的单元是神经元模型。每个神经元与其他神经元相连，当他“兴奋”时，就会向相连的神经元发送物质，改变神经元的电位。如果某个神经元的电位超过了一个阀值，那么它就会被激活。结果抽象可以得到沿用至今的M_P神经元模型。
线性部分，是简单的相乘相加，激活部分是利用激活函数处理得到输出。常见的激活函数有sigmoid，relu等，本次采用的激活函数是relu函数。
由神经元组成的多层神经网络，如图所示。有输入层，输出层以及中间隐含层。每一个输入线性求合，通过激活函数，传到下一个神经元，我们大可不必一个个的去算，我们可以使用向量化来使得我们的程序更加简洁。
梯度下降法：
（下面为了简单我以输入的对象是28*28规格图片，第一层隐含单元有200个，第二层隐含单元是100个，输出层为10个的网络结构阐述。）
一般的构造网络的流程：
初始化超参数（包括启动深度神经网络的权值w，偏执b）--》向前传播（线性部分+激活函数）--》 计算代价 --》 反向传播 （激活函数反向，线性部分反向）--》更新超参数.
基础部分和总概 网络结构为 [28*28 200 100 10]
学习人工智能，应该理论应用于实践，应该多动手进行数学演算，将演算用代码实现，最后进行总结于改进。
（1）对这个网络的结构要有一个清楚的认识
在草稿本上进行矩阵维数的测试
下面是对于想要了解代码一个个看清楚流程的去看，如果想直接跑通，代码在最后！
1、导入库，是导入一些必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import os
import sys
import h5py
2、定义所需要的softmax函数
def sigmoid(Z):
A = 1/(1+np.exp(-Z))
cache = Z
return A, cache
def sigmoid_backward(dA, cache):
Z = cache
s = 1/(1+np.exp(-Z))
dZ = dA * s * (1-s)
return dZ
# relu函数 和反向求导
def relu(Z):
A = np.maximum(0,Z)
cache = Z
return A, cache
def relu_backward(dA, cache):
Z = cache
dZ = np.array(dA, copy=True)
dZ[Z <= 0] = 0
return dZ
# Softmax
def softmax(Z):
A = np.exp(Z)/np.sum(np.exp(Z),axis=0)
cache = Z
return A, cache
在此我把relu和sigmoid函数也给出，方便读者后续的使用，可以利用这个去做逻辑回归啊什么什么的，增加泛用性。
3、初始化参数
使用梯度下降法的首要步骤就是初始化参数，这个点是随机的。
输入的是 layers_dims是一个向量，是你的网络结构。返回的是一个字典对象parameters，里面有超参数w和b。、
恭喜你，走出了第一步，完成了初始化参数的步骤。
def init_W(layers_dims):
np.random.seed(3)
parameters = {}
L = len(layers_dims)
for l in range(1, L):
parameters["W" + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) / np.sqrt(layers_dims[l - 1])
parameters["b" + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))
return parameters
4.1、向前传播之线性部分
，也就是输入x与权值相乘与偏执相加。是一层的线性部分。
def L_forword_sum(W,A,b):
Z = np.dot(W,A)+b
cache = (A,W,b)
return Z,cache
4.2、向前传播之激活函数向前
隐含层使用的是relu函数，输出层使用的是softmax函数，参考(311条消息) 入门级都能看懂的softmax详解_bitcarmanlee的博客-CSDN博客。
(311条消息) ReLU函数简介_潇湘_AQ的博客-CSDN博客
本函数是基于线性部分建立的一个输入是A_prev是上一层的输出，W，b是本层的网络参数，activation是激活函数的名字，用于选择用哪一个函数。返回值是一个元组，包含A隐含层输出的激活值，和用于反向传播时的重要数据。
def L_activate_forworld(A_prev,W,b,activation):
if activation == "relu":
Z ,linear_cache = L_forword_sum(W,A_prev,b)
A, activation_cache = relu(Z)
elif activation == "sigmoid":
Z, linear_cache = L_forword_sum(W, A_prev, b)
A, activation_cache = sigmoid(Z)
elif activation == "softmax":
Z, linear_cache = L_forword_sum(W, A_prev, b)
A, activation_cache = softmax(Z)
cache = (linear_cache, activation_cache)
return A,cache
4.3、向前传播函数接口
线性部分+激活函数组成一次向前传播，线性部分的输出输入到激活函数最后得到的最终值。
函数输入x是初始的输入值即图片的大小，parameters是超参数字典。经过一个for循环可以完成整个向前传播。
恭喜你，你的网络利用这个函数就可以进行向前传播了。
def L_forword(X, parameters):
caches = []
A = X
L = len(parameters) // 2
for l in range(1, L):
A_prev = A
A, cache = L_activate_forworld(A_prev, parameters['W' + str(l)], parameters['b' + str(l)], "relu")
caches.append(cache)
# 最后一层使用softmax
AL, cache = L_activate_forworld(A, parameters['W' + str(L)], parameters['b' + str(L)], "softmax")
caches.append(cache)
return AL, caches
5、计算代价之交叉熵代价函数
(311条消息) 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）_SongGu1996的博客-CSDN博客
你可以计算你的网络的代价了，每个网络都希望做到收敛快，代价小。
def cost(Y_out,Y):
cost = -np.sum(np.multiply(np.log(Y_out), Y)) / Y_out.shape[1]
cost = np.squeeze(cost)
return cost
5.1、反向传播之线性部分的反向
感兴趣的可以到我的草稿上看。
def linear_backward(dZ, cache):
A_prev, W, b = cache
m = A_prev.shape[1]
dW = np.dot(dZ, A_prev.T) / m
db = np.sum(dZ, axis=1, keepdims=True) / m
dA_prev = np.dot(W.T, dZ)
return dA_prev, dW, db
5.2、反向传播之激活函数的反向
感兴趣的可以到我的草稿上看。
def linear_activation_backward(dA, cache, Y,activation="relu"):
linear_cache, activation_cache = cache
if activation == "relu":
dZ = relu_backward(dA, activation_cache)
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
elif activation == "sigmoid":
dZ = sigmoid_backward(dA, activation_cache)
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
elif activation == "softmax":
dZ = dA - Y
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
return dA_prev, dW, db
5.3、 反向传播函数接口
将激活函数的反向和线性部分的反向组织好后，封装为一个反向函数接口。
恭喜你，你已经做好了反向传播了。
def L_model_backward(AL, Y, caches,case):
grads = {}
L = len(caches)
m = AL.shape[1]
Y = Y.reshape(AL.shape)
dAL = - (np.divide(Y, AL) - np.divide(1 - Y, 1 - AL))
if case == "softmax":
current_cache = caches[L - 1]
grads["dA" + str(L)], grads["dW" + str(L)], grads["db" + str(L)] = linear_activation_backward(AL, current_cache,Y,"softmax")
elif case == "sigmoid":
current_cache = caches[L - 1]
grads["dA" + str(L)], grads["dW" + str(L)], grads["db" + str(L)] = linear_activation_backward(AL, current_cache,Y, "sigmoid")
for l in reversed(range(L - 1)):
current_cache = caches[l]
dA_prev_temp, dW_temp, db_temp = linear_activation_backward(grads["dA" + str(l + 2)], current_cache, Y ,"relu")
grads["dA" + str(l + 1)] = dA_prev_temp
grads["dW" + str(l + 1)] = dW_temp
grads["db" + str(l + 1)] = db_temp
return grads
6、利用梯度下降法 更新参数
梯度下降法是一个十分好的优化算法，他的目的更改参数使代价优化到最小。
def update_parameters(parameters, grads, learning_rate):
L = len(parameters) // 2 # 整除
for l in range(L):
parameters["W" + str(l + 1)] = parameters["W" + str(l + 1)] - learning_rate * grads["dW" + str(l + 1)]
parameters["b" + str(l + 1)] = parameters["b" + str(l + 1)] - learning_rate * grads["db" + str(l + 1)]
return parameters
7、神经网络搭建
依据下面的过程，将你的函数，像拼拼图一样做出来。
初始化超参数（包括启动深度神经网络的权值w，偏执b）--》向前传播（线性部分+激活函数）--》 计算代价 --》 反向传播 （激活函数反向，线性部分反向）--》更新超参数
for循环是来进行重复训练的。.
X, 输入的样本集；Y，label集；
net_layers,网络结构；learning_rate=0.0075, 学习率；num_iterations=3000,迭代次数；step =1, 步长；print_cost=False, 是否打印代价；isPlot=True，是否绘制代价—迭代次数图；
def deepnet(X, Y,net_layers,learning_rate=0.0075, num_iterations=3000,step =1, print_cost=False, isPlot=True):
np.random.seed(1) #设计种子
costs = [] #用于画图
parameters = init_W(net_layers)
for i in range(0, num_iterations):
# 迭代
AL, caches = L_forword(X, parameters)
costi = cost(AL, Y) #这里的Y是标准化的Y
grads = L_model_backward(AL, Y, caches,"softmax")
parameters = update_parameters(parameters, grads, learning_rate)
if i % step == 0:
# 记录成本
costs.append(costi)
# 是否打印成本值
if print_cost:
print("第", i, "次迭代，成本值为：", np.squeeze(costi))
if isPlot:
plt.plot(np.squeeze(costs))
plt.ylabel('cost')
plt.xlabel('iterations (per tens)')
plt.title("Learning rate =" + str(learning_rate))
plt.show()
# plt.savefig(fnme = "cast"+str(datetime.datetime.now())+".jig")
return parameters
8、测试集合测试
将得到的模型，用于测试集看准确率。
def predict(X, y, parameters,Y_org):
m = X.shape[1]
n = len(parameters) // 2 # 神经网络的层数
p = np.zeros((1, m))
# 根据参数前向传播
probas, caches = L_forword(X, parameters)
p = np.argmax(probas,axis=0)
zql = float(np.sum((p == Y_org)) / m)
print("准确度为: " + str(float(np.sum((p == Y_org)) / m)))
error_list = []
for i in range(m):
if p[i] != Y_org[i]:
error_list.append(i)
return p,error_list,zql
9、保存模型
你所训练好的网络不仅仅只是训练好就完了，你要应用它，就得保存下来，我这里有两个保存函数，一个是保存为txt文本，一个是保存为h5文件，建议使用h5文件，也可以像vvg19那样使用.mat文件数据，只要是数据，你就可以打开，打开的接口可以自己写，如果自己写的话一般是学习其结构，转化为二进制在转化为你想要的数据，不过，基本有大佬写出来了，不要闭门造车。
def save_model(parameters):
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
model_number = 0
f = open("model/model" + str(model_number) + ".txt", "a+")
f.write(str(datetime.datetime.now()) + "\n")
f.write("model_number " + str(model_number) + "\n")
for i, j in parameters.items():
f.write(str(i) + "\n")
f.write(str(j) + "\n")
f.close()
return 0
#保存为h5数据格式
def save_h5(data,layers,zql):
str1 = "./model/model"+str(datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S"))+".h5"
f = h5py.File(str1, "w")
ID = ["model layer "]
f.create_dataset("layers",data = layers)
i = len(data) // 2
for j in range(i):
f.create_dataset("W"+str(j+1),data = data["W"+str(j+1)])
f.create_dataset("b"+str(j+1),data = data["b"+str(j+1)])
f.create_dataset("accuracy",data = zql)
f.close()
10、利用模型预测和读取h5数据格式的模型
保存好了数据，就是如何读取我们的网络参数，进行运用人工智能深度神经网络。利用这两个函数就可以。
def predict1(X, parameters):
# 根据参数前向传播
probas, caches = L_forword(X, parameters)
p = np.argmax(probas,axis=0)
return p
def read_ccs(path):
w = h5py.File(path, "r")
layers = w["layers"][:]
l = len(layers)
p = {}
# print(l)
for i in range(1, l):
p["W" + str(i)] = w["W" + str(i)][:]
p["b" + str(i)] = w["b" + str(i)][:]
return p, layers
第二步，有了相应功能的函数，我们就可以进行训练。train.py里的具体内容如下。
import DeepNET
import time
import function
if __name__ == '__main__':
# 计时开始
start1 = time.time()
train_image_path = './MNIST/train-images-idx3-ubyte/train-images.idx3-ubyte'
train_lable_path = './MNIST/train-labels-idx1-ubyte/train-labels.idx1-ubyte'
teat_image_path = './MNIST/t10k-images-idx3-ubyte/t10k-images.idx3-ubyte'
teat_lable_path = './MNIST/t10k-labels-idx1-ubyte/t10k-labels.idx1-ubyte'
# #加载数据
train_image = function.jiexi_image(train_image_path)
train_lable = function.jiexi_label(train_lable_path)
teat_image = function.jiexi_image(teat_image_path)
test_lable = function.jiexi_label(teat_lable_path)
# print(train_image.shape)
function.plot_data(train_image,train_lable,10,True)
train_image = train_image.reshape(train_image.shape[0], -1).T / 255
teat_image = teat_image.reshape(teat_image.shape[0], -1).T / 255
train_lable1 = function.label_init(train_lable)
test_lable1 = function.label_init(test_lable)
print(train_image.shape)
end1 = time.time()
start2 = time.time()
layers = [784, 200, 150, 10]
parameters = DeepNET.deepnet(train_image, train_lable1,layers , learning_rate=0.0075, num_iterations=3000,
step=100, print_cost=True, isPlot=True)
end2 = time.time()
p ,error_list_train,zql1 = DeepNET.predict(train_image, train_lable1, parameters, train_lable)
p0 ,error_list_test ,zql2 = DeepNET.predict(teat_image,test_lable1,parameters,test_lable)
zql = [[zql1],[zql2]]
print("数据加载时间：",end1-start1," 秒")
print("模型训练时间：",end2-start2," 秒")
DeepNET.save_h5(parameters,layers,zql)
五、效果展示
（1）训练情况
（2）模型保存情况 h5数据情况
最终效果
综合来说，没有加优化正确率也是不错的，感兴趣的可以对网络进行优化。
六、画板部分
这里参考的是(311条消息) PyQt5实例 画板小程序_pyqt5画图板_CreatorGG的博客-CSDN博客
对qtpy5感兴趣的可以去学习一下。
整个手绘板加训练的程序在最后给出。
七、直接抄，直接方向跑！
训练网络，运行train.py。
训练出自己的网络后，使用main.py运行利用使用你的模型。
文件结构和目录：
创建我红线的文件。
（1）function.py代码：
#此文件是一些函数 有加载数据模块
import datetime
import struct
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import os
def jiexi_image(path):
# 用二进制读取
data = open(path, 'rb').read()
offset = 0
fmt_header = '>iiii'
magic_number, num_images, num_rows, num_cols = struct.unpack_from(fmt_header, data, offset)
print('魔数:%d, 图片数量: %d张, 图片大小: %d*%d' % (magic_number, num_images, num_rows, num_cols))
image_size = num_rows * num_cols
offset += struct.calcsize(fmt_header)
fmt_image = '>' + str(image_size) + 'B'
images = np.empty((num_images, num_rows, num_cols))
for i in range(num_images):
if (i + 1) % 10000 == 0:
print('已解析 %d' % (i + 1) + '张')
images[i] = np.array(struct.unpack_from(fmt_image, data, offset)).reshape((num_rows, num_cols))
offset += struct.calcsize(fmt_image)
return images
def jiexi_label(path):
data = open(path, 'rb').read()
offset = 0
fmt_header = '>ii'
magic_number, num_images = struct.unpack_from(fmt_header, data, offset)
print('魔数:%d, 图片数量: %d张' % (magic_number, num_images))
# 解析数据集
offset += struct.calcsize(fmt_header)
fmt_image = '>B'
labels = np.empty(num_images)
for i in range(num_images):
if (i + 1) % 10000 == 0:
print('已解析 %d' % (i + 1) + '张')
labels[i] = struct.unpack_from(fmt_image, data, offset)[0]
offset += struct.calcsize(fmt_image)
return labels
def plot_data(images,labels,n,issave = False):
for i in range(n):
print(labels[i])
plt.imshow(images[i], cmap='gray')
plt.show()
# if(issave == True):
# plt.savefig(fname = "save"+str(datetime.datetime.now())+".jpg")
print('done')
## 说明：输入原始图像路径和新建图像文件夹名称 默认修改出长度宽度为64*64
def stdimage(pathorg, name, pathnew=None, width=64, length=64):
# 检查文件是否建立
if pathnew == None: # 如果没有手动创建
tage = os.path.exists(os.getcwd() + '\\' + name) # 检查一下是否属实
if not tage: # 没有整个新文件夹
os.mkdir(os.getcwd() + "\\" + name) # 创建文件夹，name
image_path = os.getcwd() + "\\" + name + "\\"
else: # 已经手动创建
tage = os.path.exists(pathnew + "\\" + name)
if not tage:
path = os.getcwd()
os.mkdir(path + "\\" + name)
image_path = path + "\\" + name + "\\"
## 开始处理
i = 1 # 从一开始
list_name = os.listdir(pathorg) # 获取图片名称列表
for item in list_name:
# 检查是否有图片
tage = os.path.exists(pathorg + str(i) + '.png')
if not tage:
image = Image.open(pathorg + '\\' + item)
std = image.resize((width, length), Image.ANTIALIAS)
## 模式为RGB
if not std.mode == "RGB":
std = std.convert('RGB')
std.save(image_path + str(i) + '.png')
i += 1
def label_init(lable):
n = lable.shape[0]
label_Y = np.zeros([10, n])
res = lable.astype(int)
for i in range(0, label_Y.shape[1]):
label_Y[res[i], i] = 1
return label_Y
def get_X(path):
im_name_list = os.listdir(path)
all_data = []
for item in im_name_list:
try:
all_data.append(plt.imread(path + '\\' + item).tolist())
except:
print(item + " open error ")
return all_data
（2）DeepNet.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import os
import sys
import h5py
# sigmoid
def sigmoid(Z):
A = 1/(1+np.exp(-Z))
cache = Z
return A, cache
def sigmoid_backward(dA, cache):
Z = cache
s = 1/(1+np.exp(-Z))
dZ = dA * s * (1-s)
return dZ
# relu函数 和反向求导
def relu(Z):
A = np.maximum(0,Z)
cache = Z
return A, cache
def relu_backward(dA, cache):
Z = cache
dZ = np.array(dA, copy=True)
dZ[Z <= 0] = 0
return dZ
# Softmax
def softmax(Z):
A = np.exp(Z)/np.sum(np.exp(Z),axis=0)
cache = Z
return A, cache
# 初始化w
# def INIT_W(n_x,n_h1,n_h2,n_y):
# W1 = np.random.randn(n_h1, n_x ) * 0.01
# b1 = np.zeros((n_h1, 1))
# W2 = np.random.randn(n_h2,n_h1)*0.01
# b2 = np.zeros((n_h2,1))
# W3 = np.random.randn(n_y, n_h2) * 0.01
# b3 = np.zeros((n_y, 1))
# INIT = {
# "W1" : W1,
# "b1" : b1,
# "W2" : W2,
# "b2" : b2,
# "W3" : W3,
# "b3" : b3
# }
# return INIT
def init_W(layers_dims):
np.random.seed(3)
parameters = {}
L = len(layers_dims)
for l in range(1, L):
parameters["W" + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) / np.sqrt(layers_dims[l - 1])
parameters["b" + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))
return parameters
# 向前
def L_forword_sum(W,A,b):
Z = np.dot(W,A)+b
cache = (A,W,b)
return Z,cache
def L_activate_forworld(A_prev,W,b,activation):
if activation == "relu":
Z ,linear_cache = L_forword_sum(W,A_prev,b)
A, activation_cache = relu(Z)
elif activation == "sigmoid":
Z, linear_cache = L_forword_sum(W, A_prev, b)
A, activation_cache = sigmoid(Z)
elif activation == "softmax":
Z, linear_cache = L_forword_sum(W, A_prev, b)
A, activation_cache = softmax(Z)
cache = (linear_cache, activation_cache)
return A,cache
def L_forword(X, parameters):
caches = []
A = X
L = len(parameters) // 2
for l in range(1, L):
A_prev = A
A, cache = L_activate_forworld(A_prev, parameters['W' + str(l)], parameters['b' + str(l)], "relu")
caches.append(cache)
# 最后一层使用softmax
AL, cache = L_activate_forworld(A, parameters['W' + str(L)], parameters['b' + str(L)], "softmax")
caches.append(cache)
return AL, caches
#计算代价
def cost(Y_out,Y):
cost = -np.sum(np.multiply(np.log(Y_out), Y)) / Y_out.shape[1]
cost = np.squeeze(cost)
return cost
#线性返回
def linear_backward(dZ, cache):
A_prev, W, b = cache
m = A_prev.shape[1]
dW = np.dot(dZ, A_prev.T) / m
db = np.sum(dZ, axis=1, keepdims=True) / m
dA_prev = np.dot(W.T, dZ)
return dA_prev, dW, db
def linear_activation_backward(dA, cache, Y,activation="relu"):
linear_cache, activation_cache = cache
if activation == "relu":
dZ = relu_backward(dA, activation_cache)
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
elif activation == "sigmoid":
dZ = sigmoid_backward(dA, activation_cache)
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
elif activation == "softmax":
dZ = dA - Y
dA_prev, dW, db = linear_backward(dZ, linear_cache)
return dA_prev, dW, db
def L_model_backward(AL, Y, caches,case):
grads = {}
L = len(caches)
m = AL.shape[1]
Y = Y.reshape(AL.shape)
dAL = - (np.divide(Y, AL) - np.divide(1 - Y, 1 - AL))
if case == "softmax":
current_cache = caches[L - 1]
grads["dA" + str(L)], grads["dW" + str(L)], grads["db" + str(L)] = linear_activation_backward(AL, current_cache,Y,"softmax")
elif case == "sigmoid":
current_cache = caches[L - 1]
grads["dA" + str(L)], grads["dW" + str(L)], grads["db" + str(L)] = linear_activation_backward(AL, current_cache,Y, "sigmoid")
for l in reversed(range(L - 1)):
current_cache = caches[l]
dA_prev_temp, dW_temp, db_temp = linear_activation_backward(grads["dA" + str(l + 2)], current_cache, Y ,"relu")
grads["dA" + str(l + 1)] = dA_prev_temp
grads["dW" + str(l + 1)] = dW_temp
grads["db" + str(l + 1)] = db_temp
return grads
def update_parameters(parameters, grads, learning_rate):
L = len(parameters) // 2 # 整除
for l in range(L):
parameters["W" + str(l + 1)] = parameters["W" + str(l + 1)] - learning_rate * grads["dW" + str(l + 1)]
parameters["b" + str(l + 1)] = parameters["b" + str(l + 1)] - learning_rate * grads["db" + str(l + 1)]
return parameters
def deepnet(X, Y,net_layers,learning_rate=0.0075, num_iterations=3000,step =1, print_cost=False, isPlot=True):
np.random.seed(1) #设计种子
costs = [] #用于画图
parameters = init_W(net_layers)
for i in range(0, num_iterations):
# 迭代
AL, caches = L_forword(X, parameters)
costi = cost(AL, Y) #这里的Y是标准化的Y
grads = L_model_backward(AL, Y, caches,"softmax")
parameters = update_parameters(parameters, grads, learning_rate)
if i % step == 0:
# 记录成本
costs.append(costi)
# 是否打印成本值
if print_cost:
print("第", i, "次迭代，成本值为：", np.squeeze(costi))
if isPlot:
plt.plot(np.squeeze(costs))
plt.ylabel('cost')
plt.xlabel('iterations (per tens)')
plt.title("Learning rate =" + str(learning_rate))
plt.show()
# plt.savefig(fnme = "cast"+str(datetime.datetime.now())+".jig")
return parameters
def predict(X, y, parameters,Y_org):
m = X.shape[1]
n = len(parameters) // 2 # 神经网络的层数
p = np.zeros((1, m))
# 根据参数前向传播
probas, caches = L_forword(X, parameters)
p = np.argmax(probas,axis=0)
zql = float(np.sum((p == Y_org)) / m)
print("准确度为: " + str(float(np.sum((p == Y_org)) / m)))
error_list = []
for i in range(m):
if p[i] != Y_org[i]:
error_list.append(i)
return p,error_list,zql
def save_model(parameters):
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
model_number = 0
f = open("model/model" + str(model_number) + ".txt", "a+")
f.write(str(datetime.datetime.now()) + "\n")
f.write("model_number " + str(model_number) + "\n")
for i, j in parameters.items():
f.write(str(i) + "\n")
f.write(str(j) + "\n")
f.close()
return 0
#保存为h5数据格式
def save_h5(data,layers,zql):
str1 = "./model/model"+str(datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S"))+".h5"
f = h5py.File(str1, "w")
ID = ["model layer "]
f.create_dataset("layers",data = layers)
i = len(data) // 2
for j in range(i):
f.create_dataset("W"+str(j+1),data = data["W"+str(j+1)])
f.create_dataset("b"+str(j+1),data = data["b"+str(j+1)])
f.create_dataset("accuracy",data = zql)
f.close()
def predict1(X, parameters):
# 根据参数前向传播
probas, caches = L_forword(X, parameters)
p = np.argmax(probas,axis=0)
return p
def read_ccs(path):
w = h5py.File(path, "r")
layers = w["layers"][:]
l = len(layers)
p = {}
# print(l)
for i in range(1, l):
p["W" + str(i)] = w["W" + str(i)][:]
p["b" + str(i)] = w["b" + str(i)][:]
return p, layers
(3)train.py
import DeepNET
import time
import function
if __name__ == '__main__':
# 计时开始
start1 = time.time()
train_image_path = './MNIST/train-images-idx3-ubyte/train-images.idx3-ubyte'
train_lable_path = './MNIST/train-labels-idx1-ubyte/train-labels.idx1-ubyte'
teat_image_path = './MNIST/t10k-images-idx3-ubyte/t10k-images.idx3-ubyte'
teat_lable_path = './MNIST/t10k-labels-idx1-ubyte/t10k-labels.idx1-ubyte'
# #加载数据
train_image = function.jiexi_image(train_image_path)
train_lable = function.jiexi_label(train_lable_path)
teat_image = function.jiexi_image(teat_image_path)
test_lable = function.jiexi_label(teat_lable_path)
# print(train_image.shape)
function.plot_data(train_image,train_lable,10,True)
train_image = train_image.reshape(train_image.shape[0], -1).T / 255
teat_image = teat_image.reshape(teat_image.shape[0], -1).T / 255
train_lable1 = function.label_init(train_lable)
test_lable1 = function.label_init(test_lable)
print(train_image.shape)
end1 = time.time()
start2 = time.time()
layers = [784, 200, 150, 10]
parameters = DeepNET.deepnet(train_image, train_lable1,layers , learning_rate=0.0075, num_iterations=3000,
step=100, print_cost=True, isPlot=True)
end2 = time.time()
p ,error_list_train,zql1 = DeepNET.predict(train_image, train_lable1, parameters, train_lable)
p0 ,error_list_test ,zql2 = DeepNET.predict(teat_image,test_lable1,parameters,test_lable)
zql = [[zql1],[zql2]]
print("数据加载时间：",end1-start1," 秒")
print("模型训练时间：",end2-start2," 秒")
DeepNET.save_h5(parameters,layers,zql)
(4) main.py
# 加载库
from MainWidget import MainWidget
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
import sys
def main():
app = QApplication(sys.argv)
mainWidget = MainWidget() # 新建一个主界面
mainWidget.show() # 显示主界面
exit(app.exec_()) # 进入消息循环
if __name__ == '__main__':
main()
(5)mainwidget.py
使用画板程序之前得跟该你的模型路径名字。就是红色部分。
def yuce(self): # #标准化图片 获取Y savePath = "./image_rgzn/test.png" image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage() image.save(savePath) img = Image.open(savePath) img = img.convert("I") img = img.resize((28, 28)) x = np.array(img) train_image = x.reshape(1, -1).T / 255 w,layer = DeepNET.read_ccs("./model/model20221119225104.h5") p = DeepNET.predict1(train_image,w) self.__text_out.setText(str(p[0])) print(p) # print("hello") # res = QMessageBox.information(self,"人工智能判断为：",str(p),QMessageBox.Yes|QMessageBox.No) # res.exec_() # 读取数据权重
# 预测并输出
'''
Created on 2018年8月8日
@author: Freedom
'''
from PyQt5.Qt import QWidget, QColor, QPixmap, QIcon, QSize, QCheckBox
from PyQt5.QtWidgets import QHBoxLayout, QVBoxLayout, QPushButton, QSplitter, \
QComboBox, QLabel, QSpinBox, QFileDialog,QTextEdit
from PaintBoard import PaintBoard
import numpy as np
from PIL import Image
import DeepNET
class MainWidget(QWidget):
def __init__(self, Parent=None):
'''
Constructor
'''
super().__init__(Parent)
self.__InitData() # 先初始化数据，再初始化界面
self.__InitView()
def __InitData(self):
'''
初始化成员变量
'''
self.__paintBoard = PaintBoard(self)
# 获取颜色列表(字符串类型)
self.__colorList = QColor.colorNames()
def __InitView(self):
'''
初始化界面
'''
self.setFixedSize(640, 480)
self.setWindowTitle("PaintBoard Example PyQt5")
# 新建一个水平布局作为本窗体的主布局
main_layout = QHBoxLayout(self)
# 设置主布局内边距以及控件间距为10px
main_layout.setSpacing(10)
# 在主界面左侧放置画板
main_layout.addWidget(self.__paintBoard)
# 新建垂直子布局用于放置按键
sub_layout = QVBoxLayout()
# 设置此子布局和内部控件的间距为10px
sub_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10)
self.__btn_Clear = QPushButton("清空画板")
self.__btn_Clear.setParent(self) # 设置父对象为本界面
# 将按键按下信号与画板清空函数相关联
self.__btn_Clear.clicked.connect(self.__paintBoard.Clear)
sub_layout.addWidget(self.__btn_Clear)
self.__btn_yuce = QPushButton("人工智能预测")
self.__btn_yuce.setParent(self) # 设置父对象为本界面
self.__btn_yuce.clicked.connect(lambda:self.yuce())
sub_layout.addWidget(self.__btn_yuce)
self.__text_out = QTextEdit(self)
self.__text_out.setParent(self)
self.__text_out.setObjectName("预测结果为：")
sub_layout.addWidget(self.__text_out)
self.__btn_Quit = QPushButton("退出")
self.__btn_Quit.setParent(self) # 设置父对象为本界面
self.__btn_Quit.clicked.connect(self.Quit)
sub_layout.addWidget(self.__btn_Quit)
self.__btn_Save = QPushButton("保存作品")
self.__btn_Save.setParent(self)
self.__btn_Save.clicked.connect(self.on_btn_Save_Clicked)
sub_layout.addWidget(self.__btn_Save)
self.__cbtn_Eraser = QCheckBox(" 使用橡皮擦")
self.__cbtn_Eraser.setParent(self)
self.__cbtn_Eraser.clicked.connect(self.on_cbtn_Eraser_clicked)
sub_layout.addWidget(self.__cbtn_Eraser)
splitter = QSplitter(self) # 占位符
sub_layout.addWidget(splitter)
self.__label_penThickness = QLabel(self)
self.__label_penThickness.setText("画笔粗细")
self.__label_penThickness.setFixedHeight(20)
sub_layout.addWidget(self.__label_penThickness)
self.__spinBox_penThickness = QSpinBox(self)
self.__spinBox_penThickness.setMaximum(40)
self.__spinBox_penThickness.setMinimum(2)
self.__spinBox_penThickness.setValue(20) # 默认粗细为10
self.__spinBox_penThickness.setSingleStep(2) # 最小变化值为2
self.__spinBox_penThickness.valueChanged.connect(
self.on_PenThicknessChange) # 关联spinBox值变化信号和函数on_PenThicknessChange
sub_layout.addWidget(self.__spinBox_penThickness)
self.__label_penColor = QLabel(self)
self.__label_penColor.setText("画笔颜色")
self.__label_penColor.setFixedHeight(20)
sub_layout.addWidget(self.__label_penColor)
self.__comboBox_penColor = QComboBox(self)
self.__fillColorList(self.__comboBox_penColor) # 用各种颜色填充下拉列表
self.__comboBox_penColor.currentIndexChanged.connect(
self.on_PenColorChange) # 关联下拉列表的当前索引变更信号与函数on_PenColorChange
sub_layout.addWidget(self.__comboBox_penColor)
main_layout.addLayout(sub_layout) # 将子布局加入主布局
def __fillColorList(self, comboBox):
index_black = 0
index = 0
for color in self.__colorList:
if color == "black":
index_black = index
index += 1
pix = QPixmap(70, 20)
pix.fill(QColor(color))
comboBox.addItem(QIcon(pix), None)
comboBox.setIconSize(QSize(70, 20))
comboBox.setSizeAdjustPolicy(QComboBox.AdjustToContents)
comboBox.setCurrentIndex(index_black)
def on_PenColorChange(self):
color_index = self.__comboBox_penColor.currentIndex()
color_str = self.__colorList[color_index]
self.__paintBoard.ChangePenColor(color_str)
def on_PenThicknessChange(self):
penThickness = self.__spinBox_penThickness.value()
self.__paintBoard.ChangePenThickness(penThickness)
def on_btn_Save_Clicked(self):
savePath = QFileDialog.getSaveFileName(self, 'Save Your Paint', '.\\', '*.png')
print(savePath)
if savePath[0] == "":
print("Save cancel")
return
image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage()
image.save(savePath[0])
def on_cbtn_Eraser_clicked(self):
if self.__cbtn_Eraser.isChecked():
self.__paintBoard.EraserMode = True # 进入橡皮擦模式
else:
self.__paintBoard.EraserMode = False # 退出橡皮擦模式
def Quit(self):
self.close()
def yuce(self):
# #标准化图片 获取Y
savePath = "./image_rgzn/test.png"
image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage()
image.save(savePath)
img = Image.open(savePath)
img = img.convert("I")
img = img.resize((28, 28))
x = np.array(img)
train_image = x.reshape(1, -1).T / 255
w,layer = DeepNET.read_ccs("./model/model20221119225104.h5")
p = DeepNET.predict1(train_image,w)
self.__text_out.setText(str(p[0]))
print(p)
# print("hello")
# res = QMessageBox.information(self,"人工智能判断为：",str(p),QMessageBox.Yes|QMessageBox.No)
# res.exec_()
# 读取数据权重
# 预测并输出
(6)paintboard.py
'''
Created on 2018年8月9日
@author: Freedom
'''
from PyQt5.QtWidgets import QWidget
from PyQt5.Qt import QPixmap, QPainter, QPoint, QPaintEvent, QMouseEvent, QPen, \
QColor, QSize
from PyQt5.QtCore import Qt
class PaintBoard(QWidget):
def __init__(self, Parent=None):
'''
Constructor
'''
super().__init__(Parent)
self.__InitData() # 先初始化数据，再初始化界面
self.__InitView()
def __InitData(self):
self.__size = QSize(280, 280)
# 新建QPixmap作为画板，尺寸为__size
self.__board = QPixmap(self.__size)
self.__board.fill(Qt.black) # 用白色填充画板
self.__IsEmpty = True # 默认为空画板
self.EraserMode = False # 默认为禁用橡皮擦模式
self.__lastPos = QPoint(0, 0) # 上一次鼠标位置
self.__currentPos = QPoint(0, 0) # 当前的鼠标位置
self.__painter = QPainter() # 新建绘图工具
self.__thickness = 10 # 默认画笔粗细为10px
self.__penColor = QColor("white") # 设置默认画笔颜色为黑色
self.__colorList = QColor.colorNames() # 获取颜色列表
def __InitView(self):
# 设置界面的尺寸为__size
self.setFixedSize(self.__size)
def Clear(self):
# 清空画板
self.__board.fill(Qt.black)
self.update()
self.__IsEmpty = True
def ChangePenColor(self, color="black"):
# 改变画笔颜色
self.__penColor = QColor(color)
def ChangePenThickness(self, thickness=10):
# 改变画笔粗细
self.__thickness = thickness
def IsEmpty(self):
# 返回画板是否为空
return self.__IsEmpty
def GetContentAsQImage(self):
# 获取画板内容（返回QImage）
image = self.__board.toImage()
return image
def paintEvent(self, paintEvent):
# 绘图事件
# 绘图时必须使用QPainter的实例，此处为__painter
# 绘图在begin()函数与end()函数间进行
# begin(param)的参数要指定绘图设备，即把图画在哪里
# drawPixmap用于绘制QPixmap类型的对象
self.__painter.begin(self)
# 0,0为绘图的左上角起点的坐标，__board即要绘制的图
self.__painter.drawPixmap(0, 0, self.__board)
self.__painter.end()
def mousePressEvent(self, mouseEvent):
# 鼠标按下时，获取鼠标的当前位置保存为上一次位置
self.__currentPos = mouseEvent.pos()
self.__lastPos = self.__currentPos
def mouseMoveEvent(self, mouseEvent):
# 鼠标移动时，更新当前位置，并在上一个位置和当前位置间画线
self.__currentPos = mouseEvent.pos()
self.__painter.begin(self.__board)
if self.EraserMode == False:
# 非橡皮擦模式
self.__painter.setPen(QPen(self.__penColor, self.__thickness)) # 设置画笔颜色，粗细
else:
# 橡皮擦模式下画笔为纯白色，粗细为10
self.__painter.setPen(QPen(Qt.white, 10))
# 画线
self.__painter.drawLine(self.__lastPos, self.__currentPos)
self.__painter.end()
self.__lastPos = self.__currentPos
self.update() # 更新显示
def mouseReleaseEvent(self, mouseEvent):
self.__IsEmpty = False # 画板不再为空
感谢看完的读者，希望你们都可以对编程产生热爱！
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