Tensorflow实现卷积神经网络的详细代码_神经网络模型代码python

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Tensorflow实现卷积神经网络的详细代码实现卷积神经网络的详细代码

本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1.概述概述

定义：定义：

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周

围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

卷积层（卷积层（convolutional layer）：）：

对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用来做很多类型的提取。

池化层（池化层（Pooling Layer）：）：

也叫子采样层，缩减数据的规模

2. 代码实现代码实现

首先要导入mnist数据，下载地址

训练数据：60000*784，训练标签：60000*10

测试数据：10000*784，测试标签：10000*10

#导入mnist数据

import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

# start tensorflow interactiveSession

import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()

# weight initialization

#初始化时加入轻微噪声，来打破对称性，防止零梯度问题

#权重初始化

def weight_variable(shape):

#截断正态分布

initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)

return tf.Variable(initial)

#偏置初始化

def bias_variable(shape):

initial = tf.constant(0.1, shape = shape)

return tf.Variable(initial)

# convolution卷积

#卷积使用1步长(stride size)，0边距(padding size)的模板，

#padding='SAME'说明在

#保证输出和输入是同一个大小

def conv2d(x, W):

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

# pooling池化

#把特征图像区域的一部分求个均值或者最大值，用来代表这部分区域。

#如果是求均值就是mean pooling，求最大值就是max pooling。

#池化用简单传统的2x2大小的模板做max pooling

def max_pool_2x2(x):

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

# 输入任意数量的图像，每一张图平铺成784维向量

x = tf.placeholder("float", [None, 784])

# target为10维标签向量

y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])

# 权重是784*10，偏置值是[10] W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))

b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

# y=x*W+b

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

# 第一个卷积层

# 权重是一个 [5, 5, 1, 32] 的张量，前两个维度是patch的大小，

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