识别手写数字：在浏览器中应用CNN网络，深度学习小白必读！

2023-09-19 07:31:53

在本文中，我们将快速介绍如何在浏览器中使用 keras 训练一个简单的识别 MNIST（一个手写数字数据集）的 CNN（卷积神经网络），并且把训练好的网络应用到 web 浏览器内。

手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，也是一个非常有趣且实用的问题。我们可以利用 CNN 网络的强大功能来解决这个问题，并且可以在浏览器中部署训练好的模型，从而实现手写数字识别的功能。

准备 MNIST 数据集

MNIST 数据集是一个包含 70,000 张手写数字图像的数据集，其中包括 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。每个图像都是一个 28 * 28 的二维数组，其中每个元素表示像素的灰度值。

我们可以使用 Keras 自带的 datasets 模块来加载 MNIST 数据集：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

其中，x_train 和 y_train 分别是训练图像和训练标签，x_test 和 y_test 分别是测试图像和测试标签。

预处理数据

在训练 CNN 网络之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将数据归一化到 0 到 1 之间。我们可以使用 Keras 的 preprocessing 模块来进行归一化：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

image_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

x_train = image_datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32)
x_test = image_datagen.flow(x_test, y_test, batch_size=32)

然后，我们需要将数据转换为适合 CNN 网络输入的格式。CNN 网络通常需要将数据转换为四维张量，其中第一维是样本数，第二维是图像高度，第三维是图像宽度，第四维是通道数。对于 MNIST 数据集，通道数为 1，因为它是灰度图像。

我们可以使用 Keras 的 reshape 函数来将数据转换为四维张量：

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)

构建 CNN 模型

接下来，我们需要构建一个 CNN 网络来识别手写数字。我们可以使用 Keras 的 Sequential 模型来构建 CNN 网络。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

这个 CNN 网络包含两个卷积层、两个池化层、一个全连接层和一个输出层。卷积层使用 3x3 的卷积核，池化层使用 2x2 的池化核，全连接层有 128 个神经元，输出层有 10 个神经元，因为 MNIST 数据集包含 10 个数字。

训练模型

接下来，我们需要训练 CNN 网络。我们可以使用 Keras 的 compile 函数来编译模型，使用 fit 函数来训练模型。

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

我们将使用 10 个 epoch 来训练模型。在训练过程中，模型将在训练集上进行迭代，并不断更新其权重。

评估模型

在训练模型之后，我们需要评估模型的性能。我们可以使用 Keras 的 evaluate 函数来评估模型的性能。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)

print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

输出结果如下：

Test loss: 0.0286
Test accuracy: 0.9912

这表明模型在测试集上的准确率为 99.12%。

将模型部署到浏览器

训练好模型之后，我们可以将其部署到浏览器中。我们可以使用 Keras 的 tensorflowjs_converter 模块来将模型转换为 TensorFlow.js 模型，然后使用 TensorFlow.js 来将模型部署到浏览器中。

import tensorflowjs as tfjs

tfjs.converters.save_keras_model(model, 'my_model')

这将创建一个名为 my_model 的 TensorFlow.js 模型。我们可以使用以下代码将模型加载到浏览器中：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script>
  const model = await tf.loadLayersModel('my_model/model.json');
</script>

然后，我们可以使用以下代码来使用模型对图像进行预测：

const image = document.getElementById('image');
const predictions = await model.predict(tf.browser.fromPixels(image));

const result = predictions.argMax(-1).dataSync()[0];

console.log('Predicted label:', result);