alexnet python 代码

AlexNet是深度学习中广为人知的卷积神经网络结构，是获得ImageNet比赛胜利的经典模型。AlexNet的代码主要用Python实现，使用的深度学习框架是TensorFlow。下面是AlexNet Python代码的一些重要部分：

1.定义模型

在TensorFlow中，定义一个卷积神经网络可以用类似如下代码创建：

class AlexNet(object):
    def __init__(self, x, keep_prob, num_classes, skip_layer,
                 weights_path = 'DEFAULT'):
        # 输入 x 是一个 4D tensor : [batch_size, width, height, channel]
        # keep_prob 是 dropout 函数的 keep probability
        # num_classes 是分类的种类数量
        # skip_layer 是否跳过某些层
        # weights_path 预先训练好的模型路径
    
        # 初始化各种权重和 bias
        # 定义各种 AlexNet 的网络层
        # ...

    def conv(self, input, kernel, biases, k_h, k_w, c_o, s_h, s_w,  padding="VALID", group=1):
        # 定义卷积操作，用于搭建卷积神经网络层
        # ...

    def fc(self, input, num_out, name, relu=True):
        # 定义全连接层操作，用于搭建卷积神经网络层
        # ...

    def max_pool(self, input, k_h, k_w, s_h, s_w, name, padding="VALID"):
        # 定义池化操作，用于搭建卷积神经网络层
        # ...

2.定义训练方法

训练神经网络需要指定损失函数、优化器和反向传播等参数。可以使用TensorFlow中的 `tf.nn.conv2d`、`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits`、`tf.train.AdamOptimizer` 等函数，如下：

def train(self, x_train, y_train):
    # 预处理和训练数据
    
    # 定义损失函数
    logits = self.fc8
    cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=self.y)
    loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)
    
    # 定义优化器
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)
    
    # 定义反向传播
    grads = optimizer.compute_gradients(loss)
    train_op = optimizer.apply_gradients(grads)
     
    # 训练过程
    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    for i in range(10000):
        sess.run(train_op, feed_dict={self.x: x_train, self.y: y_train})
        # evaluate

3.定义预测方法

预测的时候，传入模型的参数是像素点的数组，然后神经网络会输出一个向量，向量中每个分量代表该样本属于某一类别的概率。

def predict(self, x_test):
    # 预处理测试数据
    # 载入已训练好的模型
    # 预测分类
    sess = tf.Session()
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    y_pred = sess.run(tf.argmax(self.fc8, 1), feed_dict={self.x: x_test, self.keep_prob: 1.})
    return y_pred

以上只是AlexNet Python代码的部分，要完整实现AlexNet还需要重新实现一些TensorFlow内置函数。此外，在写神经网络的代码时，我们要记住观察其预测结果和损失的变化，及时调整超参数，以提高模型的性能。