一、深度學(xué)習(xí)的基本概念

1.1 基本概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：?它從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象， 建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量神經(jīng)元之間相互聯(lián)接構(gòu)成。學(xué)習(xí)如何構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是入門的重要一步。

神經(jīng)元：?神經(jīng)元模型是一個(gè)包含輸入，輸出與計(jì)算功能的模型。

前向傳播和反向傳播：?它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本運(yùn)行方式，前向傳播用于計(jì)算輸出，反向傳播用于更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

激活函數(shù)：?激活函數(shù)決定神經(jīng)元的輸出。學(xué)習(xí)不同的激活函數(shù)以及它們的作用。

損失函數(shù)：?損失函數(shù)用于衡量模型的預(yù)測(cè)與實(shí)際結(jié)果之間的差異。了解不同的損失函數(shù)和它們的適用場(chǎng)景。

優(yōu)化算法：?優(yōu)化算法用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)以最小化損失函數(shù)。了解常用的優(yōu)化算法，如隨機(jī)梯度下降法（SGD）和Adam。

1.2 深度學(xué)習(xí)框架

以下是一些常見的深度學(xué)習(xí)框架：

TensorFlow2：由 Google 開發(fā)的開源框架，簡(jiǎn)單，模塊封裝比較好，容易上手，對(duì)新手比較友好。在工業(yè)界最重要的是模型落地，目前國內(nèi)的大部分企業(yè)支持TensorFlow模型在線部署，不支持Pytorch。

PyTorch：由 Facebook 開發(fā)的開源框架，前沿算法多為PyTorch版本，如果是你高校學(xué)生or研究人員，建議學(xué)這個(gè)。相對(duì)于TensorFlow，Pytorch在易用性上更有優(yōu)勢(shì)，更加方便調(diào)試。

Keras：是一個(gè)極簡(jiǎn)的、高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，采用 Python（Python 2.7-3.5.）開發(fā)，能夠運(yùn)行在 TensorFlow 和 Theano 任一平臺(tái)，旨在完成深度學(xué)習(xí)的快速開發(fā)。

TensorFlow 適合工業(yè)應(yīng)用構(gòu)建大型項(xiàng)目，PyTorch 適合學(xué)術(shù)研究構(gòu)建小型項(xiàng)目。個(gè)人推薦使用 PyTorch，原因很簡(jiǎn)單，因?yàn)楹?jiǎn)單易懂。而且，它還彌補(bǔ)了 Tensorflow 靜態(tài)構(gòu)圖的致命弱點(diǎn)。PyTorch 是可以構(gòu)建動(dòng)態(tài)計(jì)算圖。也就是說你可以隨時(shí)改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，而不影響其計(jì)算過程。而 Tensorflow 這種靜態(tài)圖模塊，一旦搭建好了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 你想修改結(jié)構(gòu)也不行。

1.3 經(jīng)典模型

學(xué)習(xí)一些經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型和案例將幫助你更好地理解深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和工作原理。包括：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：常用于圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的常用模型，是一種專門用來處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別，自然語言處理，災(zāi)難性氣候預(yù)測(cè)、圍棋人工智能等諸多應(yīng)用領(lǐng)域都表現(xiàn)優(yōu)異。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由3個(gè)部分構(gòu)成：卷積層，池化層，全連接層。簡(jiǎn)單來說，卷積層負(fù)責(zé)提取圖像中的局部及全局特征；池化層用來大幅降低參數(shù)量級(jí)(降維)；全連接層用于處理“壓縮的圖像信息”并輸出結(jié)果。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：用于序列數(shù)據(jù)建模和自然語言處理任務(wù)的常用模型，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：用于生成新的數(shù)據(jù)樣本的模型。是近年來深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)方向。GAN并不指代某一個(gè)具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是指一類基于博弈思想而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GAN由兩個(gè)分別被稱為生成器（Generator）和判別器（Discriminator）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。其中，生成器從某種噪聲分布中隨機(jī)采樣作為輸入，輸出與訓(xùn)練集中真實(shí)樣本非常相似的人工樣本；判別器的輸入則為真實(shí)樣本或人工樣本，其目的是將人工樣本與真實(shí)樣本盡可能地區(qū)分出來。生成器和判別器交替運(yùn)行，相互博弈，各自的能力都得到升。理想情況下，經(jīng)過足夠次數(shù)的博弈之后，判別器無法判斷給定樣本的真實(shí)性，即對(duì)于所有樣本都輸出50%真，50%假的判斷。此時(shí)，生成器輸出的人工樣本已經(jīng)逼真到使判別器無法分辨真假，停止博弈。這樣就可以得到一個(gè)具有“偽造”真實(shí)樣本能力的生成器。

Transformer：用于自然語言處理任務(wù)，如機(jī)器翻譯和文本生成。Transformer模型在2017年被google提出，直接基于 Self-Attention 結(jié)構(gòu)，取代了之前NLP任務(wù)中常用的RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。與RNN這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比，Transformer一個(gè)巨大的優(yōu)點(diǎn)是：模型在處理序列輸入時(shí)，可以對(duì)整個(gè)序列輸入進(jìn)行并行計(jì)算，不需要按照時(shí)間步循環(huán)遞歸處理輸入序列。與seq2seq模型類似，Transformer模型結(jié)構(gòu)中的左半部分為編碼器（encoder），右半部分為解碼器（decoder）。

二、經(jīng)典入門Demo實(shí)戰(zhàn)

2.1 深度學(xué)習(xí)原理

“深度學(xué)習(xí)”這四個(gè)字拆解成兩個(gè)詞就是“深度”和“學(xué)習(xí)”?！皩W(xué)習(xí)”大概是我們學(xué)生時(shí)代接觸最頻繁的詞，那時(shí)候的學(xué)習(xí)就是上課、做題，最終通過考試。如果更抽象一點(diǎn)描述，學(xué)習(xí)就是認(rèn)知的過程，從未知到已知的探索與思考過程。最早的學(xué)習(xí)，1+1=2，想想我們是怎么學(xué)習(xí)的？伸出一只手指，再伸出一只手指，數(shù)一數(shù)，兩只手指那就是2。

這里定義一個(gè)概念，輸入和輸出，輸入就是已知的信息，輸出就是由輸入獲得的認(rèn)知的結(jié)果。我們將一個(gè)從已有的信息，通過計(jì)算、判斷和推理得到結(jié)果的認(rèn)知過程統(tǒng)稱為“學(xué)習(xí)”。

如何讓機(jī)器也可以進(jìn)行學(xué)習(xí)呢？學(xué)術(shù)界為此提出了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的概念。人腦中負(fù)責(zé)活動(dòng)的基本單元是神經(jīng)元，這些神經(jīng)元互相連接成一個(gè)被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的龐大結(jié)構(gòu)。由此，學(xué)術(shù)界模仿人腦“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“建立一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），我們通常也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

將1+1=2用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表示為如下結(jié)構(gòu)。

我們將“1”、“+”、“1”與“2”同時(shí)作為輸入不斷訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（不斷告訴機(jī)器1+1=2），在訓(xùn)練若干次后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)學(xué)會(huì)“1+1=2”。同樣的，我們將1+2=3放入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中去，不斷進(jìn)行訓(xùn)練，若干次后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也將學(xué)會(huì)1+2=3。如此循環(huán)往復(fù)，我們可以教會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加法運(yùn)算，進(jìn)而可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)算術(shù)運(yùn)算，我們把這個(gè)過程稱為深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)在生活中的應(yīng)用不僅僅局限于此，在自動(dòng)駕駛、語音識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯（拍照翻譯）、目標(biāo)識(shí)別等等領(lǐng)域也都有重要應(yīng)用，例如：手機(jī)上的小愛同學(xué)、地鐵口的人臉識(shí)別…

2.2 一個(gè)手寫數(shù)字的識(shí)別的實(shí)現(xiàn)過程Demo

下面我將通過一個(gè)手寫數(shù)字的識(shí)別的案例來進(jìn)一步講解深度學(xué)習(xí)，帶領(lǐng)大家體驗(yàn)一次完整的深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的全過程。

假設(shè)現(xiàn)在我們手上很多張手寫的數(shù)字圖片，需要通過深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器“認(rèn)識(shí)”這些圖片上的數(shù)字，然后告訴我們每一張圖片上的數(shù)字是多少。

那么我們應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)呢？總體的思路如下：

我們先拿出 6 萬張圖片給機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)（需要告訴機(jī)器每一個(gè)圖片上寫的是哪一個(gè)數(shù)字）。

在學(xué)習(xí)后，再拿出1萬張機(jī)器沒“見過”的圖片給它進(jìn)行識(shí)別，讓它告訴我們，圖片上寫的是哪一個(gè)數(shù)字。

重復(fù)上面的過程，直到機(jī)器可以認(rèn)識(shí)手寫的數(shù)字。

至此，完成便可實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別這一效果。

程序執(zhí)行步驟：

① 學(xué)習(xí)6萬張圖片上的數(shù)字

② 用1萬張圖片測(cè)試機(jī)器的學(xué)習(xí)效果（這1萬張不參與①的訓(xùn)練）

③ 重復(fù)①、②

現(xiàn)在你需要做的是：了解每一個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)的功能，從整體上把握整份代碼。

開發(fā)環(huán)境：

語言環(huán)境：Python3.10.11

編譯器：Jupyter Notebook

深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow 2.4.1

1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?

?

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models


# 加載數(shù)據(jù)集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()


# 輸出數(shù)據(jù)形狀
train_images.shape, test_images.shape

((60000, 28, 28), (10000, 28, 28))

?

?

準(zhǔn)備好 6 萬張帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練圖片讓機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)。1 萬張測(cè)試圖片讓機(jī)器進(jìn)行識(shí)別，測(cè)試其是否學(xué)會(huì)了。(60000, 28, 28)?表示為：60000 張 28*28 像素的圖片。

可視化

這里我們用第三方庫?matplotlib?輸出手寫數(shù)字圖片，看看我們的手寫數(shù)字（數(shù)據(jù)集）是什么樣子的。

?

?

import matplotlib.pyplot as plt


# 設(shè)置窗口大小為 20*12 單位英寸
plt.figure(figsize=(20,12))


for i in range(20):
# 設(shè)置子圖行數(shù)為5，列數(shù)為10，i+1表示第幾個(gè)子圖
    plt.subplot(5,10,i+1)


# 去掉坐標(biāo)軸刻度
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])


# 顯示圖片
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
# 顯示標(biāo)簽
    plt.xlabel(train_labels[i])
plt.show()

?

?

調(diào)整圖片格式

需要將圖片調(diào)整為特定格式程序才可以進(jìn)行學(xué)習(xí)

?

?

#調(diào)整數(shù)據(jù)到我們需要的格式train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))test_images  = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))# 輸出數(shù)據(jù)sahpetrain_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

((60000, 28, 28, 1), (10000, 28, 28, 1), (60000,), (10000,))

?

?

(60000, 28, 28, 1)：表示為：60000張 28*28 的灰度圖片，最后一個(gè)數(shù)字為1時(shí)，代表灰度圖片；為3時(shí)代表彩色圖片。

2. 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

我們將圖片輸入到網(wǎng)絡(luò)，圖片首先會(huì)將其數(shù)字化，緊接著通過卷積層提取圖片上這個(gè)數(shù)字的特征，最后通過數(shù)字的特征判斷這個(gè)數(shù)字是哪一個(gè)。結(jié)構(gòu)圖如下：

上面的結(jié)構(gòu)圖中，向我們展示了五層結(jié)構(gòu)，那么每一層具體是用來做什么的呢？

輸入層：用于將數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積層：使用卷積核提取圖片特征，卷積核相當(dāng)于一個(gè)小型的“特征提取器”

Flatten層：將多維的輸入一維化，常用在卷積層到全連接層的過渡

全連接層：起到“特征提取器”的作用

輸出層：輸出結(jié)果

卷積核與全連接層從某些方面上講都有提取特征的作用，但是所采用的方法是不同的。

這部分為深度學(xué)習(xí)的核心內(nèi)容，就是構(gòu)建模型，先不管這快，現(xiàn)在我們主要任務(wù)是跑通整個(gè)程序，從整體上了解一下深度學(xué)習(xí)是什么。

?

?

model = models.Sequential([    # 
    layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(28, 28, 1)), # 卷積層：提取圖片特征
    layers.Flatten(),         # Flatten層：將二維圖片壓縮為一維形式
    layers.Dense(100),        # 全連接層：將特征進(jìn)行進(jìn)一步壓縮
    layers.Dense(10)          # 輸出層：輸出結(jié)果
])


#?打印網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

?

?

3. 編譯模型

在這一步，我們需要設(shè)置模型的優(yōu)化器，損失函數(shù)、評(píng)價(jià)函數(shù)：

優(yōu)化器：幫助模型更好的訓(xùn)練

損失函數(shù)：用于估量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的不一致程度

評(píng)價(jià)函數(shù)：評(píng)價(jià)模型的質(zhì)量

?

?

model.compile(optimizer='adam',      # adam是優(yōu)化器的一種
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), # 損失函數(shù)的一種計(jì)算方法
??????????????metrics=['accuracy'])??#采用準(zhǔn)確率來評(píng)價(jià)模

?

?

4. 訓(xùn)練模型

將數(shù)據(jù)傳入模型進(jìn)行訓(xùn)練，傳入的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)兩部分。訓(xùn)練數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集）用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證數(shù)據(jù)（驗(yàn)證集）用于監(jiān)測(cè)模型的效果。epochs?表示模型的學(xué)習(xí)輪數(shù)（次數(shù)）。

?

?

"""
train_images   ：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的圖片
train_labels   ：訓(xùn)練圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽
epochs         ：訓(xùn)練輪數(shù)
validation_data：驗(yàn)證數(shù)據(jù)
"""
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=3, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

?

?

5. 預(yù)測(cè)

?

?

# 打印我們想要進(jìn)行預(yù)測(cè)的圖片
plt.imshow(test_images[1])

?

?

輸出測(cè)試集中第一張圖片的預(yù)測(cè)數(shù)組

?

?

pre = model.predict(test_images)
pre[1]

array([ 12.474585 ,   1.1173537,  21.654232 ,  16.206923 , -10.989567 ,
17.235504 ,  19.404213 , -22.553476 ,  13.221286 , -10.19972  ],
      dtype=float32)

?

?

這組浮點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)著0~9，最大的浮點(diǎn)數(shù)對(duì)應(yīng)著的數(shù)字就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

?

?

import numpy as np


# 輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
pre_num = np.argmax(pre[1])
print("模型的預(yù)測(cè)結(jié)果為：",pre_num)

模型的預(yù)測(cè)結(jié)果為：2

?

?

總結(jié)

我們通過算術(shù)學(xué)習(xí)、手寫數(shù)字識(shí)別了解了什么是深度學(xué)習(xí)，也用TensorFlow2實(shí)現(xiàn)了手寫數(shù)字識(shí)別，從整體上了解了一個(gè)深度學(xué)習(xí)程序是什么樣子的，應(yīng)該有哪些步驟

審核編輯：黃飛

?