跟着TensorFlow的进阶级教程实现MNIST库的训练

背景介绍

代码实现及结果

小问题

ResourceExhaustedError的原因及解决方式

Saver()进行模型存储及恢复

再说一下DL的运行时间吧

小结

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背景介绍

做这件事的初衷有二：

①做完入门级的，自然要进阶一下。

②之前做到的准确率只有92%，据说进阶版可以把准确率做到99.2%

步骤还是参考TensorFlow的中文教程，自然没有上次那么简单，有些坑掉进去了，好歹最后爬出来了，记录一下。

这次用的不是一个单纯的一层输入+一层输出+softmax概率映射层的三层网络。多加了了两个隐藏层以及一个全连接层，相当于6层CNN了。

代码实现及结果

这个照着教程来做的话，感觉应该也没有问题，注意一些变量名的细节比如y_conv替代了原来的y，敲出来一般就能跑通啦。

结果的话，没有做迭代次数以及cost函数的实验啦。就简单的一行。



.9911的准确率，还可以吧应该。一是没有跑到2W次循环的训练，二是教程里面好像有说过他用GPU跑的结果，CPU的可以差一些。why？

小问题

①ResourceExhaustedError的原因及解决方式

码好之后，设置了2W的循环次数，15:17挂上开始跑，训练的速度有了明显变慢，到17:33去吃饭的时候只跑了17100次循环。饭罢回来傻眼啦，好长一串log，摘出主要的问题就是下图：



ResourceExhaustedError是啥子？



翻译过来是资源耗尽，不过不太理解，就去搜（承认没有去TensorFLow官网搜是我蠢，那里肯定有相应的说明），百度没得，Stack Overflow竟然也没得，后来在一个同学的吐槽里看到了这个Error。说他开了8G内存都跑不了海量数据，我这1G的难怪会遇到这种问题。大致计算了一下，这个矩阵的尺寸是10000x28x28x32，每个元素是一个float64占用8字节，所以这单个对象就需要占用1.87g的存储空间，还不算其他的系统运行内存和其他变量。肯定崩盘啦。

解决办法呢？就是拆分呀。其实我发现训练的时候都是拿batch=50来做，test时一下用10000太大了，我的做法就是把test数据也分了10份，每份batchsize=1000，跑10次结果取accuracy的平均。由于取数据的接口在input_data.py里写好了，剩下的就是熟悉一下TensorFlow的语法就能写好。

accuracyResult = list(range(10))
for i in range(10):
batch = mnist.test.next_batch(1000)
accuResult[i] = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})
print "Test accuracy:", numpy.mean(accuResult)

②Saver()进行模型存储及恢复

虽然后来这个拆分的test可以跑通了，不过之前训练的模型随着那个ResourceExhaustedError一并消失了，心好累。难道又要重跑（这一波必须重跑了TAT。。），难道以后都要这么伤？那就未必了。TensorFlow提供了Saver()这个类来解决Session参数的存储与恢复。具体的方法还是看存取教程吧。

做的时候存模型比较顺利，制定5000次迭代就存一下，新的模型也可以覆盖之前同名模型，一个模型的大小竟然有38M。



读取模型用于继续训练或者测试时需要再说一下：

a.

tf.train.Saver()

的定义需要在Session()之前，否则会提示你错误。

b.通过

tf.train.Saver().restore

进行恢复时，不需要进行变量的初始化，即

Session.run(tf.initialize_all_variables())

不用做，不过你的变量必须事先定义好。这一点不像matlab双击一下.mat文件就可以把.mat里面的所有参数导入当前workspace，不要期望在一个新的.py文件里导入模型参数就可以直接test了。

当然这些问题的话，只要按照存取教程做，是不会遇到的，我当时就是嘉祥成matlab，想偷懒。

③再说一下运行时间吧

之前还蠢蠢的移位自己的单核1G内存阿里云服务器能hold住Machine Learning，真的是太天真啦。下面对比一下用时吧，同样的MNIST库55000个train_image和10000个test_image：

之前用入门级的3层模型来训练10000次，每次batch100，只用30s不到。

现在用的6层卷积神经网络训练10000次，每次100个batch，用了80分钟。

差距还是蛮大的，更多的层数或者更多的数据就崩盘啦。其实相比平常用matlab做的通信仿真，13W秒跑一个case，这个时间还是能忍的哈。下次跑的时候也应该像matlab那样tic，toc一下，免得我自己手表计时啦。

小结

这两天做的也比较匆忙，只是实现了教程里面的入门内容，完成了个Hello World而已。如果做的有问题欢迎大家批评指正哈。接下来还有挺多需要学习，首要的两条：

①流程框图，通信里面可以通过流程框图来描述一个系统，直观高效。之前实现的部分顶多算识别的一小块，真正的一个应用肯定还需要其他模块，图片获取、图片预处理（定位/size/去噪）、识别信息的转化及应用等。

②NN，CNN的基础知识需要再巩固。

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深度学习路线看看大牛怎么说。

视觉信息介绍，又一个典型的外国大牛写的深入浅出的理论分析，我也正在学习。虽然有些知识以前知道，不过看的目的是 巩固 or 从另一个角度看待问题。

Stack Overflow 据说编程过程中遇到的95%的问题都能在这里找到。