【分享帖】一小时搞定手写数字识别
XJTU DJI CLUB | 401 | 2017-04-25 一小时搞定手写数字识别
孟国涛西安交通大学RoboMasters机器人队视觉组
我也可耻的做一回标题党。。。
不过因为手写数字识别是个经典问题，解决方案很多，网上资源也非常多，只要网络没什么问题，确实一个小时就可以搞定。
起初看到大符是手写数字识别，心里小激动了一下，毕竟对于我们这样自诩要做人工智能，但是实际造出来的都是人工智障的人来说，这是一个最经典的问题，我想是很多人做机器视觉和深度学习的启蒙项目吧。1989年Lecun（膜拜）用卷积神经网络做手写数字识别的问题，效果秒杀之前所有方法。用的数据集是用USPS里面的信件上的大家写的邮编的数字，就是大名鼎鼎的MNIST数据集，我们这次大符用的也是这个数据集。
这回用的手写数字识别的方法就是CNN啦，卷积神经网络，这里用的是一个非常简单的CNN，只有两个卷基层。如果对卷积神经网络和机器学习不大了解的同学，可以看下Andrew Ng的UFLDL，周志华老师的《机器学习》，也可以看看斯坦福李飞飞的公开课，这些都是经典的参考资料。用的深度学习的平台呢，是我见过的最简单实用的Keras，Keras是一个使用Python写代码的机器学习平台，运行在Theano或者TensorFlow之上，简单来说就像是给Theano或者TensorFlow写了一个简单好用的API，你不需要懂计算图啊什么的概念，就可以搭建自己的神经网络。有人担心Python代码运行效率的问题，这个担心非常好，Keras上的运行速度却是会慢一点，但是因为编写和理解代码实在简单，所以是一个做prototype和学习的优秀平台。而且对于一些同学非常有利的一点是Keras有一个中文的官网，但是据我观察中文官网更新有点慢，英文没问题的话还是看英文的官网吧。
现在我们开始做我们的手写数字识别，那一小时可以从现在开始计时（滑稽）···
首先装一个keras，我用Ubuntu，安装很简单，做深度学习很多项目都是Linux上的，所以建议大家使用Linux作为自己的OS。
因为Keras是基于Theano或者TensorFlow的，所以安装Keras前要安装TensorFlow或者Theano，现在Keras官方已经默认使用TensorFlow了，所以我推荐使用TensorFlow。这部分我就不描述了，总之就是打开终端，无脑按照顺序复制命令，就可以完成。我这里给出两个链接，按照这两个链接安装，记得依赖的库也要安装哦。
用GPU的话安装会麻烦一点，涉及到Nvidia驱动和Cuda还有Cudnn的安装，用CPU的话就很简单了，我建议有N卡的最好用GPU，速度不是一般的快。
TensorFlow：https://www.tensorflow.org/install/（可能需要翻个墙）
现在我们安装完成了，你可以在Python里面import keras试一下。
下面我们开始看代码啦，这里是Python代码，简单读。因为手写数字识别实在太经典，所以我们在Keras 的example里面就可以找到mnist_cnn.py，所以这里的代码都不是我写的，就是官方的例子啦，，其实你把这个文件直接运行就好。以下我只是简单解释一下，我写的注释就用绿色的字了。其实各位可以不必细究代码里面的细节，学过CNN的自然一看就懂，没接触过的呢，就把CNN当做一个神奇的黑箱子，你把照片给它，他告诉你这是啥，至于中间怎么搞的，可以先不管，毕竟我们只有一个小时嘛~这个黑箱子不能直接使用，要经过一番训练，以下的代码就是这个黑箱子生成的过程。
//太长了超过限制，客官请继续看楼下（这一句是萌萌主页君的注释）
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