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来源： 小石头
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Goal
本文目标是利用TensorFlow做一个简单的图像分类器，在比较大的数据集上，尽可能高效地做图像相关处理，从Train，Validation到Inference，是一个比较基本的Example， 从一个基本的任务学习如果在TensorFlow下做高效地图像读取，基本的图像处理，整个项目很简单，但其中有一些trick，在实际项目当中有很大的好处， 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存（尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现)…
最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别(http://blog.topspeedsnail.com/archives/10897), 但是这篇文章只用了140训练与测试，试了下代码 很快，但是当扩展到所有的时，发现32g的内存都不够用，这才注意到原文中都是用numpy，会先把所有的数据放入到内存，但这个不必须的，无论在MXNet还是TensorFlow中都是不必 须的，MXNet使用的是DataIter，会在程序运行的过程中异步读取数据，TensorFlow也是这样的，TensorFlow封装了高级的api，用来做数据的读取，比如TFRecord，还有就是从filenames中读取， 来异步读取文件，然后做shuffle batch，再feed到模型的Graph中来做模型参数的更新。具体在tf如何做数据的读取可以看看reading data in tensorflow
这里我会拿到所有的数据集来做训练与测试，算作是对斗大的熊猫上面那篇文章的一个扩展。
Batch Generate
数据集来自于中科院自动化研究所，感谢分享精神！！！具体下载:
wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip
wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip
解压后发现是一些gnt文件，然后用了斗大的熊猫里面的代码，将所有文件都转化为对应label目录下的所有png的图片。（注意在HWDB1.1trn_gnt.zip解压后是alz文件，需要再次解压 我在mac没有找到合适的工具，windows上有alz的解压工具)。
处理好的数据，放到了云盘，大家可以直接在我的云盘来下载处理好的数据集HWDB1. 这里说明下，char_dict是汉字和对应的数字label的记录。
得到数据集后，就要考虑如何读取了，一次用numpy读入内存在很多小数据集上是可以行的，但是在稍微大点的数据集上内存就成了瓶颈，但是不要害怕，TensorFlow有自己的方法：
def batch_data(file_labels,sess, batch_size=128):
image_list = [file_label[0] for file_label in file_labels]
label_list = [int(file_label[1]) for file_label in file_labels]
print 'tag2 {0}'.format(len(image_list))
images_tensor = tf.convert_to_tensor(image_list, dtype=tf.string)
labels_tensor = tf.convert_to_tensor(label_list, dtype=tf.int64)
input_queue = tf.train.slice_input_producer([images_tensor, labels_tensor])
labels = input_queue[1]
images_content = tf.read_file(input_queue[0])
# images = tf.image.decode_png(images_content, channels=1)
images = tf.image.convert_image_dtype(tf.image.decode_png(images_content, channels=1), tf.float32)
# images = images / 256
images = pre_process(images)
# print images.get_shape()
# one hot
labels = tf.one_hot(labels, 3755)
image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([images, labels], batch_size=batch_size, capacity=50000,min_after_dequeue=10000)
# print 'image_batch', image_batch.get_shape()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
return image_batch, label_batch, coord, threads
简单介绍下，首先你需要得到所有的图像的path和对应的label的列表，利用tf.convert_to_tensor转换为对应的tensor， 利用tf.train.slice_input_producer将image_list ,label_list做一个slice处理，然后做图像的读取、预处理，以及label的one_hot表示，然后就是传到tf.train.shuffle_batch产生一个个shuffle batch，这些就可以feed到你的 模型。 slice_input_producer和shuffle_batch这类操作内部都是基于queue，是一种异步的处理方式,会在设备中开辟一段空间用作cache，不同的进程会分别一直往cache中塞数据 和取数据，保证内存或显存的占用以及每一个mini-batch不需要等待，直接可以从cache中获取。
Data Augmentation
由于图像场景不复杂，只是做了一些基本的处理，包括图像翻转，改变下亮度等等，这些在TensorFlow里面有现成的api，所以尽量使用TensorFlow来做相关的处理：
def pre_process(images):
if FLAGS.random_flip_up_down:
images = tf.image.random_flip_up_down(images)
if FLAGS.random_flip_left_right:
images = tf.image.random_flip_left_right(images)
if FLAGS.random_brightness:
images = tf.image.random_brightness(images, max_delta=0.3)
if FLAGS.random_contrast:
images = tf.image.random_contrast(images, 0.8, 1.2)
new_size = tf.constant([FLAGS.image_size,FLAGS.image_size], dtype=tf.int32)
images = tf.image.resize_images(images, new_size)
return images
Build Graph
这里很简单的构造了一个两个卷积+一个全连接层的网络，没有做什么更深的设计，感觉意义不大，设计了一个dict，用来返回后面要用的所有op，还有就是为了方便再训练中查看loss和accuracy， 没有什么特别的，很容易理解, labels 为None时 方便做inference。
def network(images, labels=None):
endpoints = {}
conv_1 = slim.conv2d(images, 32, [3,3],1, padding='SAME')
max_pool_1 = slim.max_pool2d(conv_1, [2,2],[2,2], padding='SAME')
conv_2 = slim.conv2d(max_pool_1, 64, [3,3],padding='SAME')
max_pool_2 = slim.max_pool2d(conv_2, [2,2],[2,2], padding='SAME')
flatten = slim.flatten(max_pool_2)
out = slim.fully_connected(flatten,3755, activation_fn=None)
global_step = tf.Variable(initial_value=0)
if labels is not None:
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(out, labels))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001).minimize(loss, global_step=global_step)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(labels, 1)), tf.float32))
tf.summary.scalar('loss', loss)
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
output_score = tf.nn.softmax(out)
predict_val_top3, predict_index_top3 = tf.nn.top_k(output_score, k=3)
endpoints['global_step'] = global_step
if labels is not None:
endpoints['labels'] = labels
endpoints['train_op'] = train_op
endpoints['loss'] = loss
endpoints['accuracy'] = accuracy
endpoints['merged_summary_op'] = merged_summary_op
endpoints['output_score'] = output_score
endpoints['predict_val_top3'] = predict_val_top3
endpoints['predict_index_top3'] = predict_index_top3
return endpoints
Train
train函数包括从已有checkpoint中restore，得到step，快速恢复训练过程，训练主要是每一次得到mini-batch，更新参数，每隔eval_steps后做一次train batch的eval，每隔save_steps 后保存一次checkpoint。
def train():
sess = tf.Session()
file_labels = get_imagesfile(FLAGS.train_data_dir)
images, labels, coord, threads = batch_data(file_labels, sess)
endpoints = network(images, labels)
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
train_writer = tf.train.SummaryWriter('./log' + '/train',sess.graph)
test_writer = tf.train.SummaryWriter('./log' + '/val')
start_step = 0
if FLAGS.restore:
ckpt = tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.checkpoint_dir)
if ckpt:
saver.restore(sess, ckpt)
print "restore from the checkpoint {0}".format(ckpt)
start_step += int(ckpt.split('-')[-1])
logger.info(':::Training Start:::')
try:
while not coord.should_stop():
# logger.info('step {0} start'.format(i))
start_time = time.time()
_, loss_val, train_summary, step = sess.run([endpoints['train_op'], endpoints['loss'], endpoints['merged_summary_op'], endpoints['global_step']])
train_writer.add_summary(train_summary, step)
end_time = time.time()
logger.info("the step {0} takes {1} loss {2}".format(step, end_time-start_time, loss_val))
if step > FLAGS.max_steps:
break
# logger.info("the step {0} takes {1} loss {2}".format(i, end_time-start_time, loss_val))
if step % FLAGS.eval_steps == 1:
accuracy_val,test_summary, step = sess.run([endpoints['accuracy'], endpoints['merged_summary_op'], endpoints['global_step']])
test_writer.add_summary(test_summary, step)
logger.info('===============Eval a batch in Train data=======================')
logger.info( 'the step {0} accuracy {1}'.format(step, accuracy_val))
logger.info('===============Eval a batch in Train data=======================')
if step % FLAGS.save_steps == 1:
logger.info('Save the ckpt of {0}'.format(step))
saver.save(sess, os.path.join(FLAGS.checkpoint_dir, 'my-model'), global_step=endpoints['global_step'])
except tf.errors.OutOfRangeError:
# print "============train finished========="
logger.info('==================Train Finished================')
saver.save(sess, os.path.join(FLAGS.checkpoint_dir, 'my-model'), global_step=endpoints['global_step'])
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
Graph
Loss and Accuracy
Validation
训练完成之后，想对最终的模型在测试数据集上做一个评估，这里我也曾经尝试利用batch_data，将slice_input_producer中epoch设置为1，来做相关的工作，但是发现这里无法和train 共用，会出现epoch无初始化值的问题（train中传epoch为None），所以这里自己写了shuffle batch的逻辑，将测试集的images和labels通过feed_dict传进到网络，得到模型的输出， 然后做相关指标的计算：
def validation():
# it should be fixed by using placeholder with epoch num in train stage
sess = tf.Session()
file_labels = get_imagesfile(FLAGS.test_data_dir)
test_size = len(file_labels)
print test_size
val_batch_size = FLAGS.val_batch_size
test_steps = test_size / val_batch_size
print test_steps
# images, labels, coord, threads= batch_data(file_labels, sess)
images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 64, 64, 1])
labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None,3755])
# read batch images from file_labels
# images_batch = np.zeros([128,64,64,1])
# labels_batch = np.zeros([128,3755])
# labels_batch[0][20] = 1
#
endpoints = network(images, labels)
saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.checkpoint_dir)
if ckpt:
saver.restore(sess, ckpt)
# logger.info("restore from the checkpoint {0}".format(ckpt))
# logger.info('Start validation')
final_predict_val = []
final_predict_index = []
groundtruth = []
for i in range(test_steps):
start = i* val_batch_size
end = (i+1)*val_batch_size
images_batch = []
labels_batch = []
labels_max_batch = []
logger.info('=======start validation on {0}/{1} batch========='.format(i, test_steps))
for j in range(start,end):
image_path = file_labels[j][0]
temp_image = Image.open(image_path).convert('L')
temp_image = temp_image.resize((FLAGS.image_size, FLAGS.image_size),Image.ANTIALIAS)
temp_label = np.zeros([3755])
label = int(file_labels[j][1])
# print label
temp_label[label] = 1
# print "====",np.asarray(temp_image).shape
labels_batch.append(temp_label)
# print "====",np.asarray(temp_image).shape
images_batch.append(np.asarray(temp_image)/255.0)
labels_max_batch.append(label)
# print images_batch
images_batch = np.array(images_batch).reshape([-1, 64, 64, 1])
labels_batch = np.array(labels_batch)
batch_predict_val, batch_predict_index = sess.run([endpoints['predict_val_top3'],
endpoints['predict_index_top3']], feed_dict={images:images_batch, labels:labels_batch})
logger.info('=======validation on {0}/{1} batch end========='.format(i, test_steps))
final_predict_val += batch_predict_val.tolist()
final_predict_index += batch_predict_index.tolist()
groundtruth += labels_max_batch
sess.close()
return final_predict_val, final_predict_index, groundtruth
在训练20w个step之后，大概能达到在测试集上能够达到：
相信如果在网络设计上多花点时间能够在一定程度上提升accuracy和top 3 accuracy.有兴趣的小伙伴们可以玩玩这个数据集。
Inference
def inference(image):
temp_image = Image.open(image).convert('L')
temp_image = temp_image.resize((FLAGS.image_size, FLAGS.image_size),Image.ANTIALIAS)
sess = tf.Session()
logger.info('========start inference============')
images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 64, 64, 1])
endpoints = network(images)
saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.checkpoint_dir)
if ckpt:
saver.restore(sess, ckpt)
predict_val, predict_index = sess.run([endpoints['predict_val_top3'],endpoints['predict_index_top3']], feed_dict={images:temp_image})
sess.close()
return final_predict_val, final_predict_index
运气挺好，随便找了张图片就能准确识别出来
Summary
综上，就是利用tensorflow做中文手写识别的全部，从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据，到如何设计network， 到如何做train，validation，inference，珍格格流程比较清晰， 美中不足的是，原本打算是在训练过程中，来对测试集做评估，但是在使用queue读test_data_dir下的filenames，和train本身的好像有点问题，不过应该是可以解决的，我这里就pass了。另外可能 还有一些可以改善的地方，比如感觉可以把batch data one hot的部分写入到network，这样，减缓在validation时内存会因为onehot的sparse开销比较大。
感觉这个中文手写汉字数据集价值很大，后面感觉会有好多可以玩的，比如
可以参考项亮大神的这篇文章端到端的OCR：验证码识别做定长的字符识别和不定长的字符识别，定长的基本原理是说，可以把最终输出扩展为k个输出， 每个值表示对应的字符label，这样cnn模型在feature extract之后就可以自己去识别对应字符而无需人工切割；而LSTM+CTC来解决不定长的验证码，类似于将音频解码为汉字
最近GAN特别火，感觉可以考虑用这个数据来做某个字的生成，和text2img那个项目text-to-image
这部分的代码都在我的github上tensorflow-101，有遇到相关功能,想参考代码的可以去上面找找，没准就能解决你们遇到的一些小问题.
Update in 2017.02.13
感谢@soloice的PR，使得代码更简洁， 并且修改了网络的结构，使得模型准确率上升很高, 最后top1和top3的结果：
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