最短手順でtensorflowのDeep MNISTサンプルを実行

お仕事の一環としてTensorFlowを触ってたんだけど
あくまで仕事なんでいろんなしがらみがあってそんなに自由に遊べなかった。

自宅のLinux環境が整ったんでこれでやりたい放題できると思ったんだけど
前回記事参照の通りなんか音出ないので、今月中にUbuntu 16.04入れなおすのを見越して
Ubuntu 14.04でTensorFlowのMNISTサンプルを動かすまでの手順をとりあえずメモっとく。

インストール

Download and Setup
以下の三行を実行してpythonとtensorflowを入れる。
3行目はGPU使う場合で、Compute Capabilityが3.0以上あるGPUじゃないといけないんだけど、
うちのグラボGTX 560 Tiは2.1しかない化石なので意味ない。でも入れとく。

$ sudo apt-get install python-pip python-dev
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

コード

Deep MNIST for Experts
ここのコードを順番にコピペして適当な名前つけてpythonで実行。
結構面倒なので以下に貼る。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

sess.run(tf.initialize_all_variables())

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

for i in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)

def conv2d(x, W):
  return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
  return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])

x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])

y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  if i%100 == 0:
    train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
        x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

完コピするとビギナー向けのコードも最初の方に含んでるので注意。
さんざん見てきたコードなのでコメント書かなくても読めるが、
ちゃんと意味わかりたいという人は
blog.brainpad.co.jp
こちらを参考にするとよいです。とても有益なコメントが書いてあります。
とくに全結合層の説明が丁寧です。ストライドが2で半分になる理由までは書いてないけど。
僕がこのコードをゲロ吐きながら弄ってた頃にはまだなかった新しめの記事です。

で、終わるとこんな感じ。

test accuracy 0.9931

real	31m1.557s
user	167m12.196s
sys	13m49.692s

8コアで30分くらい。

今後は今更感あるがとりあえず画像認識をやりたい。