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使用 VGG16 进行 MNIST 数字识别的迁移学习教程

聖光之護

发布： 2025-08-19 19:26:01

原创

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使用 vgg16 进行 mnist 数字识别的迁移学习教程

本文档旨在指导读者如何利用 VGG16 模型进行 MNIST 手写数字识别的迁移学习。我们将重点介绍如何构建模型、加载预训练权重、调整输入尺寸，以及解决可能出现的 GPU 配置问题，最终实现对手写数字的有效分类，并为后续基于梯度的攻击提供 logits。

迁移学习简介

迁移学习是一种机器学习技术，它允许我们将一个任务上训练的模型应用于另一个相关任务。在图像识别领域，常用的方法是使用在大型数据集（如 ImageNet）上预训练的模型，然后针对特定任务进行微调。VGG16 是一个经典的卷积神经网络，在 ImageNet 上表现出色，因此非常适合作为迁移学习的基础模型。

环境配置和问题排查

在开始之前，请确保你的环境中已安装以下库：

TensorFlow
Keras
NumPy

如果遇到 Kernel Restarting 的问题，首先需要检查 TensorFlow 是否正确识别并使用了 GPU。可以尝试以下步骤：

检查 TensorFlow 版本： 确保你使用的是支持 GPU 的 TensorFlow 版本。
检查 GPU 驱动： 确保已安装与 TensorFlow 版本兼容的 GPU 驱动程序。
验证 GPU 可用性： 使用以下代码验证 TensorFlow 是否能检测到 GPU：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  print("GPU is available")
  print("Num GPUs Available: ", len(gpus))
else:
  print("GPU is not available")

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如果输出 "GPU is not available"，则需要检查 GPU 驱动和 TensorFlow 安装。对于 Apple M2 Max 芯片，确保 TensorFlow 已配置为使用 Metal 框架。

构建 VGG16 迁移学习模型

以下代码展示了如何使用 VGG16 模型进行 MNIST 数字识别的迁移学习：

PHP高级开发技巧与范例

PHP是一种功能强大的网络程序设计语言，而且易学易用，移植性和可扩展性也都非常优秀，本书将为读者详细介绍PHP编程。全书分为预备篇、开始篇和加速篇三大部分，共9章。预备篇主要介绍一些学习PHP语言的预备知识以及PHP运行平台的架设；开始篇则较为详细地向读者介绍PKP语言的基本语法和常用函数，以及用PHP如何对MySQL数据库进行操作；加速篇则通过对典型实例的介绍来使读者全面掌握PHP。本书

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import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import layers, models

class VGG16TransferLearning(tf.keras.Model):
  def __init__(self, base_model):
    super(VGG16TransferLearning, self).__init__()
    #base model
    self.base_model = base_model
    self.base_model.trainable = False # Freeze the base model

   # other layers
    self.flatten = layers.Flatten()
    self.dense1 = layers.Dense(512, activation='relu')
    self.dense2 = layers.Dense(512, activation='relu')
    self.dense3 = layers.Dense(10) # 10 classes for MNIST digits

  def call(self, x, training=False):
    x = self.base_model(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.dense1(x)
    x = self.dense2(x)
    x = self.dense3(x)
    if not training:
      x = tf.nn.softmax(x)
    return x

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代码解释：

VGG16TransferLearning 类继承自 tf.keras.Model，用于构建自定义模型。
base_model 接收预训练的 VGG16 模型。
base_model.trainable = False 用于冻结 VGG16 模型的权重，防止在训练过程中被修改。这是迁移学习的关键步骤，可以利用预训练的特征提取能力。
flatten 将 VGG16 模型的输出展平。
dense1，dense2，dense3 是全连接层，用于分类。dense3 的输出维度为 10，对应 MNIST 的 10 个数字类别。
call 方法定义了模型的前向传播过程。
训练时返回 logits，预测时返回 softmax 概率。

数据预处理

MNIST 数据集通常是 28x28 的灰度图像，而 VGG16 期望的输入是彩色图像 (RGB) 且尺寸较大。因此，需要对数据进行预处理：

调整尺寸： 将图像调整为 VGG16 期望的尺寸，例如 75x75 或 224x224。
转换为 RGB： 将灰度图像转换为 RGB 图像。

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, array_to_img

# Load MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Resize images
img_height, img_width = 75, 75  # Or 224, 224
x_train_resized = np.array([img_to_array(array_to_img(img).resize((img_height, img_width))) for img in x_train])
x_test_resized = np.array([img_to_array(array_to_img(img).resize((img_height, img_width))) for img in x_test])

# Normalize pixel values
x_train_resized = x_train_resized.astype('float32') / 255.0
x_test_resized = x_test_resized.astype('float32') / 255.0

print("Shape of x_train_resized:", x_train_resized.shape) # Should be (60000, 75, 75, 3) or (60000, 224, 224, 3)

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模型编译和训练

# Load VGG16 model
base_model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(img_height, img_width, 3))

# Instantiate the transfer learning model
model = VGG16TransferLearning(base_model)

# Compile the model
model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(x_train_resized, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test_resized, y_test))

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代码解释：

VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(img_height, img_width, 3)) 加载预训练的 VGG16 模型。include_top=False 表示不包含 VGG16 的顶层分类器，input_shape 指定输入图像的尺寸。
model.compile 配置模型的损失函数、优化器和评估指标。SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) 适用于多分类问题，且输入是 logits。
model.fit 训练模型。

获取 Logits 用于梯度攻击

训练完成后，你可以使用该模型获取 logits，用于后续的梯度攻击。

# Get logits for a sample image
sample_image = x_test_resized[0:1] # Reshape to (1, img_height, img_width, 3)
logits = model(sample_image)

print("Logits shape:", logits.shape)
print("Logits:", logits)

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