处理二维矩阵数据集的cnn代码

以下是一个简单的处理二维矩阵数据集的CNN代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据的占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1], name='inputs')
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='labels')

# 定义卷积层和池化层
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

conv2 = tf.layers.conv2d(pool1, filters=64, kernel_size=[5, 5], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)

# 将卷积层和池化层输出展平成一维向量
flatten = tf.layers.flatten(pool2)

# 定义全连接层和输出层
fc1 = tf.layers.dense(flatten, units=1024, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(fc1, units=10)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=labels, logits=logits))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 定义评估指标
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(labels, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

这个CNN模型有两个卷积层和两个池化层，然后是一个全连接层和输出层。输入数据是28x28的灰度图像，因此输入张量的形状为[None, 28, 28, 1]，其中第一个维度是批量大小，最后一个维度是通道数（在这里是1，因为是灰度图像）。

我们还定义了一个损失函数和Adam优化器，以及一个正确预测的评估指标。在训练期间，我们可以使用输入数据和标签数据填充“inputs”和“labels”占位符，然后运行优化器以最小化损失。在评估期间，我们可以使用输入数据和标签数据填充“inputs”和“labels”占位符，并运行准确性指标以评估模型的性能。