一.什么是Autoencoder
首先，什么是自编码（Autoencoder）？自编码是一种神经网络的形式，注意它是无监督学习算法。例如现在有一张图片，需要给它打码，然后又还原图片的过程，如下图所示：
一张图片经过压缩再解压的工序，当压缩时原有的图片质量被缩减，当解压时用信息量小却包含所有关键性文件恢复出原来的图片。为什么要这么做呢？有时神经网络需要输入大量的信息，比如分析高清图片时，输入量会上千万，神经网络从上千万中学习是非常难的一个工作，此时需要进行压缩，提取原图片中具有代表性的信息或特征，压缩输入的信息量，再把压缩的信息放入神经网络中学习。这样学习就变得轻松了，所以自编码就在这个时候发挥作用。
如下图所示，将原数据白色的X压缩解压成黑色的X，然后通过对比两个X，求出误差，再进行反向的传递，逐步提升自编码的准确性。
训练好的自编码，中间那部分就是原数据的精髓，从头到尾我们只用到了输入变量X，并没有用到输入变量对应的标签，所以自编码是一种无监督学习算法。
但是真正使用自编码时，通常只用到它的前半部分，叫做编码器，能得到原数据的精髓。然后只需要创建小的神经网络进行训练，不仅减小了神经网络的负担，而且同样能达到很好的效果。
下图是自编码整理出来的数据，它能总结出每类数据的特征，如果把这些数据放在一张二维图片上，每一种数据都能很好的用其精髓把原数据区分开来。自编码能类似于PCA（主成分分析）一样提取数据特征，也能用来降维，其降维效果甚至超越了PCA。
二.Autoencoder分析MNIST数据
Autoencoder算法属于非监督学习，它是把数据特征压缩，再把压缩后的特征解压的过程，跟PCA降维压缩类似。
本篇文章的代码包括两部分内容：
第一部分：使用MNIST数据集，通过feature的压缩和解压，对比解压后的图片和压缩之前的图片，看看是否一致，实验想要的效果是和图片压缩之前的差不多。
第二部分：输出encoder的结果，压缩至两个元素并可视化显示。在显示图片中，相同颜色表示同一类型图片，比如类型为1（数字1），类型为2（数字2）等等，最终实现无监督的聚类。
有监督学习和无监督学习的区别(1) 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。(2) 有监督学习的方法就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。因此训练样本集必须由带标签的样本组成。而非监督学习方法只有要分析的数据集的本身，预先没有什么标签。 如果发现数据集呈现某种聚集性，则可按自然的聚集性分类，但不予以某种预先分类标签对上号为目的。
让我们开始编写代码吧！
第一步，打开Anaconda，然后选择已经搭建好的“tensorflow”环境，运行Spyder。
第二步，导入扩展包。
importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
第三步，下载数据集。
由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。
#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)第四步，定义参数。
MNIST图片是28*28的像素，其n_input输入特征为784，feature不断压缩，先压缩成256个，再经过一层隐藏层压缩到128个。然后把128个放大，解压256个，再解压缩784个。最后对解压的784个和原始的784个特征进行cost对比，并根据cost提升Autoencoder的准确率。
#-------------------------------------初始化设置-------------------------------------------#基础参数设置learning_rate=0.01#学习效率training_epochs=5#5组训练batch_size=256#batch大小display_step=1examples_to_show=10#显示10个样本#神经网络输入设置n_input=784#MNIST输入数据集(28*28)#隐藏层设置n_hidden_1=256#第一层特征数量n_hidden_2=128#第二层特征数量weights={'encoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_input,n_hidden_1])),'encoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2])),'decoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2,n_hidden_1])),'decoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_input]))}biases={'encoder_b1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),'encoder_b2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),'decoder_b1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),'decoder_b2':tf.Variable(tf.random_normal([n_input]))}第五步，编写核心代码，即定义encoder和decoder函数来实现压缩和解压操作。
encoder就是两层Layer，分别压缩成256个元素和128个元素。decoder同样包括两层Layer，对应解压成256和784个元素。
#---------------------------------压缩和解压函数定义---------------------------------------#Buildingtheencoderdefencoder(x):#第一层Layer压缩成256个元素压缩函数为sigmoid(压缩值为0-1范围内)layer_1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights['encoder_h1']),biases['encoder_b1']))#第二层Layer压缩成128个元素layer_2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['encoder_h2']),biases['encoder_b2']))returnlayer_2#Buildingthedecoderdefdecoder(x):#解压隐藏层调用sigmoid激活函数layer_1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights['decoder_h1']),biases['decoder_b1']))#第二层Layer解压成784个元素layer_2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['decoder_h2']),biases['decoder_b2']))returnlayer_2#-----------------------------------压缩和解压操作---------------------------------------#压缩：784=>128encoder_op=encoder(X)#解压：784=>128decoder_op=decoder(encoder_op)
需要注意，在MNIST数据集中，xs数据的最大值是1，最小值是0，而不是图片的最大值255，因为它已经被这里的sigmoid函数归一化了。
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) # max(x) = 1, min(x) = 0
第六步，定义误差计算方式。
其中，y_pred表示预测的结果，调用decoder_op解压函数，decoder_op又继续调用decoder解压和encoder压缩函数，对图像数据集X进行处理。
#--------------------------------对比预测和真实结果---------------------------------------#预测y_pred=decoder_op#输入数据的类标(Labels)y_true=X#定义loss误差计算最小化平方差cost=tf.reduce_mean(tf.pow(y_true-y_pred,2))optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
第七步，定义训练和可视化代码，该部分为神经网络运行的核心代码。
首先进行init初始化操作，然后分5组实验进行训练，batch_x为获取的图片数据集，通过 sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs}) 计算真实图像与预测图像的误差。
#-------------------------------------训练及可视化-------------------------------------#初始化init=tf.initialize_all_variables()#训练集可视化操作withtf.Session()assess:sess.run(init)total_batch=int(mnist.train.num_examples/batch_size)#训练数据training_epochs为5组实验forepochinrange(training_epochs):#Loopoverallbatchesforiinrange(total_batch):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)#max(x)=1min(x)=0#运行初始化和误差计算操作_,c=sess.run([optimizer,cost],feed_dict={X:batch_xs})#每个epoch显示误差值ifepoch%display_step==0:print("Epoch:",'%04d'%(epoch+1),"cost=","{:.9f}".format(c))print("OptimizationFinished!")第八步，调用matplotlib库画图，可视化对比原始图像和预测图像。
#压缩和解压测试集encode_decode=sess.run(y_pred,feed_dict={X:mnist.test.images[:examples_to_show]})#比较原始图像和预测图像数据f,a=plt.subplots(2,10,figsize=(10,2))#显示结果上面10个样本是真实数据下面10个样本是预测结果foriinrange(examples_to_show):a[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i],(28,28)))a[1][i].imshow(np.reshape(encode_decode[i],(28,28)))plt.show()第九步，运行代码并分析结果。
输出结果如下图所示，误差在不断减小，表示我们的无监督神经网络学习到了知识。
ExtractingMNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gzExtractingMNIST_data\train-labels-idx1-ubyte.gzExtractingMNIST_data\t10k-images-idx3-ubyte.gzExtractingMNIST_data\t10k-labels-idx1-ubyte.gzEpoch:0001cost=0.097888887Epoch:0002cost=0.087600455Epoch:0003cost=0.083100438Epoch:0004cost=0.078879632Epoch:0005cost=0.069106154OptimizationFinished!
通过5批训练，显示结果如下图所示，上面是真实的原始图像，下面是压缩之后再解压的图像数据。注意，其实5批训练是非常少的，正常情况需要更多的训练。
完整代码：
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedJan1515:35:472020@author:xiuzhangEastmountCSDN"""importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#-----------------------------------初始化设置---------------------------------------#基础参数设置learning_rate=0.01#学习效率training_epochs=5#5组训练batch_size=256#batch大小display_step=1examples_to_show=10#显示10个样本#神经网络输入设置n_input=784#MNIST输入数据集(28*28)#输入变量(onlypictures)X=tf.placeholder("float",[None,n_input])#隐藏层设置n_hidden_1=256#第一层特征数量n_hidden_2=128#第二层特征数量weights={'encoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_input,n_hidden_1])),'encoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2])),'decoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2,n_hidden_1])),'decoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_input]))}biases={'encoder_b1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),'encoder_b2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),'decoder_b1':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),'decoder_b2':tf.Variable(tf.random_normal([n_input]))}#导入MNIST数据mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=False)#---------------------------------压缩和解压函数定义---------------------------------------#Buildingtheencoderdefencoder(x):#第一层Layer压缩成256个元素压缩函数为sigmoid(压缩值为0-1范围内)layer_1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights['encoder_h1']),biases['encoder_b1']))#第二层Layer压缩成128个元素layer_2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['encoder_h2']),biases['encoder_b2']))returnlayer_2#Buildingthedecoderdefdecoder(x):#解压隐藏层调用sigmoid激活函数(范围内为0-1区间)layer_1=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x,weights['decoder_h1']),biases['decoder_b1']))#第二层Layer解压成784个元素layer_2=tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1,weights['decoder_h2']),biases['decoder_b2']))returnlayer_2#-----------------------------------压缩和解压操作---------------------------------------#Constructmodel#压缩：784=>128encoder_op=encoder(X)#解压：784=>128decoder_op=decoder(encoder_op)#--------------------------------对比预测和真实结果---------------------------------------#预测y_pred=decoder_op#输入数据的类标(Labels)y_true=X#定义loss误差计算最小化平方差cost=tf.reduce_mean(tf.pow(y_true-y_pred,2))optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)#-------------------------------------训练及可视化-------------------------------------#初始化init=tf.initialize_all_variables()#训练集可视化操作withtf.Session()assess:sess.run(init)total_batch=int(mnist.train.num_examples/batch_size)#训练数据training_epochs为5组实验forepochinrange(training_epochs):#Loopoverallbatchesforiinrange(total_batch):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)#max(x)=1min(x)=0#运行初始化和误差计算操作_,c=sess.run([optimizer,cost],feed_dict={X:batch_xs})#每个epoch显示误差值ifepoch%display_step==0:print("Epoch:",'%04d'%(epoch+1),"cost=","{:.9f}".format(c))print("OptimizationFinished!")#压缩和解压测试集encode_decode=sess.run(y_pred,feed_dict={X:mnist.test.images[:examples_to_show]})#比较原始图像和预测图像数据f,a=plt.subplots(2,10,figsize=(10,2))#显示结果上面10个样本是真实数据下面10个样本是预测结果foriinrange(examples_to_show):a[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i],(28,28)))a[1][i].imshow(np.reshape(encode_decode[i],(28,28)))plt.show()三.特征聚类分析
第一部分实验完成，它对比了10张原始图像和预测图像。我们接着分享第二部分的实验，生成聚类图。
第一步，修改参数。
修改如下，学习效率设置为0.001，训练批次设置为20。
#基础参数设置learning_rate=0.001#学习效率training_epochs=20#20组训练batch_size=256#batch大小display_step=1
第二步，增加encoder和decoder层数，并修改参数。
我们将隐藏层设置为4层，这样的效果会更好。首先从784压缩到128，再压缩到64、10，最后压缩到只有2个元素（特征），从而显示在二维图像上。同时更新weights值和biases值，encoder和decoder都设置为4层。
#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)0第三步，修改压缩和解压定义函数，也是增加到四层。
#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)1第四步，最后修改训练代码，我们不再观看它的训练结果，而是观察它解压前的结果。
#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)2完整代码如下：
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedJan1515:35:472020@author:xiuzhangEastmountCSDN"""importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#-----------------------------------初始化设置---------------------------------------#基础参数设置learning_rate=0.001#学习效率training_epochs=20#20组训练batch_size=256#batch大小display_step=1examples_to_show=10#显示10个样本#神经网络输入设置n_input=784#MNIST输入数据集(28*28)#输入变量(onlypictures)X=tf.placeholder("float",[None,n_input])#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)0#导入MNIST数据mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=False)#下载手写数字图像数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)1#-----------------------------------压缩和解压操作---------------------------------------#Constructmodel#压缩：784=>128encoder_op=encoder(X)#解压：784=>128decoder_op=decoder(encoder_op)#--------------------------------对比预测和真实结果---------------------------------------#预测y_pred=decoder_op#输入数据的类标(Labels)y_true=X#定义loss误差计算最小化平方差cost=tf.reduce_mean(tf.pow(y_true-y_pred,2))optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)#-------------------------------------训练及可视化-------------------------------------#初始化init=tf.initialize_all_variables()#训练集可视化操作withtf.Session()assess:sess.run(init)total_batch=int(mnist.train.num_examples/batch_size)#训练数据forepochinrange(training_epochs):#Loopoverallbatchesforiinrange(total_batch):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)#max(x)=1min(x)=0#运行初始化和误差计算操作_,c=sess.run([optimizer,cost],feed_dict={X:batch_xs})#每个epoch显示误差值ifepoch%display_step==0:print("Epoch:",'%04d'%(epoch+1),"cost=","{:.9f}".format(c))print("OptimizationFinished!")#观察解压前的结果encoder_result=sess.run(encoder_op,feed_dict={X:mnist.test.images})#显示encoder压缩成2个元素的预测结果plt.scatter(encoder_result[:,0],encoder_result[:,1],c=mnist.test.labels)plt.colorbar()plt.show()这个训练过程需要一点时间，运行结果如下图所示：
聚类显示结果如下图所示，它将不同颜色的分在一堆，对应不同的数字。比如左下角数据集被无监督学习聚类为数字0，而另一边又是其他的数据。
但其聚类结果还有待改善，因为这只是Autoencoder的一个简单例子。希望这篇文章能够帮助博友们理解和认识无监督学习和Autoencoder算法，后续作者会更深入的分享好案例。
参考文献：
[1] 杨秀璋, 颜娜. Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）[M]. 北京：北京航天航空大学出版社, 2018.
[2] “莫烦大神” 网易云视频地址
[3] https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003209007
[4] https://github.com/siucaan/CNN_MNIST
[5] https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow
[6]《机器学习》周志华
[7] 深度学习（07）RNN-循环神经网络-02-Tensorflow中的实现 - 莫失莫忘Lawlite
[8] https://github.com/lawlite19/DeepLearning_Python
本文分享自华为云社区，作者：eastmount。