TensorFlow实例: 手写汉字识别

2017 年 11 月 10 日 数据挖掘入门与实战 要学习更多点这→

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大数据挖掘DT数据分析公众号： datadw

本文github源码地址：

在公众号 datadw 里回复汉字识别即可获取。

MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集，这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。

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://link.zhihu.com/?target=http%3A//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

http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tensorflow.org/how_tos/reading_data/

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)。

import os

import numpy as np

import struct

from PIL import Image

data_dir = '../data'

train_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1trn_gnt')

test_data_dir = os.path.join(data_dir, 'HWDB1.1tst_gnt')

def read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):

def one_file(f):

header_size = 10

while True:

header = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=header_size)

if not header.size: break

sample_size = header[0] + (header[1]<<8) + (header[2]<<16) + (header[3]<<24)

tagcode = header[5] + (header[4]<<8)

width = header[6] + (header[7]<<8)

height = header[8] + (header[9]<<8)

if header_size + width*height != sample_size:

break

image = np.fromfile(f, dtype='uint8', count=width*height).reshape((height, width))

yield image, tagcode

for file_name in os.listdir(gnt_dir):

if file_name.endswith('.gnt'):

file_path = os.path.join(gnt_dir, file_name)

with open(file_path, 'rb') as f:

for image, tagcode in one_file(f):

yield image, tagcode

char_set = set()

for _, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):

tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')

char_set.add(tagcode_unicode)

char_list = list(char_set)

char_dict = dict(zip(sorted(char_list), range(len(char_list))))

print len(char_dict)

import pickle

f = open('char_dict', 'wb')

pickle.dump(char_dict, f)

f.close()

train_counter = 0

test_counter = 0

for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=train_data_dir):

tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')

im = Image.fromarray(image)

dir_name = '../data/train/' + '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]

if not os.path.exists(dir_name):

os.mkdir(dir_name)

im.convert('RGB').save(dir_name+'/' + str(train_counter) + '.png')

train_counter += 1

for image, tagcode in read_from_gnt_dir(gnt_dir=test_data_dir):

tagcode_unicode = struct.pack('>H', tagcode).decode('gb2312')

im = Image.fromarray(image)

dir_name = '../data/test/' + '%0.5d'%char_dict[tagcode_unicode]

if not os.path.exists(dir_name):

os.mkdir(dir_name)

im.convert('RGB').save(dir_name+'/' + str(test_counter) + '.png')

test_counter += 1

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。

http://link.zhihu.com/?target=https%3A//pan.baidu.com/s/1o84jIrg

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。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24698483?refer=burness-DL

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