python卷积神经网络图像,python读取mnist数据集

　　1.使用要点介绍：http://www.Sina.com/: SQDZDJ http://www.Sina.com/:(OP)，是专门用于计算的运算节点。所有操作均为OP3358。

　　接听电话：

　　(1) tf.get_default_graph))).

　　)2)OP、sess或张量的图形性质

　　3358www。Sina.com/:会话：为操作程序图tensor提供占位符，运行时为operation指定参数http://www.Sina.com。4)直接修改2fzdhb列表graph中的数据：http://www.Sina.com/http://www.Sina.com/:s新sqdzdj数据358WWW不能跨维度修改。DZDJ，初始形状，tf。Tensor.get_shape(获取静态形状)，tf。Tensor.set_shape:更新张量对象3358www的静态形状。张量)和Sinsor可以创建新的形状来描述原来sqdzdj运行的形状(动态变化)。创建一个新的SQDZDJ http://www.Sina.com/https://www.tensor flow.org/verg与不同的动态形状。

　　卷积层、激活函数、池层、所有连接层

　　一些大型网络包括session:提取特征图时卷积核的行为placeholder。

　　1.相同)跨边采样，采样区域与输入图像的像素宽度一致。

　　2.有效：不跨边采样，输入图像的像素宽度作为采样区域feed_dict。

　　卷积不是为了减少数据量，而是在滤波中加入激活函数(sigmoid，relu)。池层用于减少参数数量。

　　学习率不需要搜索，可能会造成梯度爆炸。

　　增加激活函数：提高网络的非线性分割能力。

　　使用sigmoid等函数通过反向传播计算误差梯度时，一开始计算量比较大，而使用Relu激活函数可以大大节省整个过程的计算量。

　　其次，在深度网络中，sigmoid函数反向传播时，容易出现梯度爆炸Name。

　　功能：特征提取通过去除特征图中不重要的样本来减少参数数量。

　　最常用的是maxpooling()，

　　TF.nn.max_pool(value，ksize=，strides=，padding=，name=None).

　　值：四维张量形状[批次，高度，宽度，通道]

　　Ksize:池窗口大小，[1，ksize，ksize，1]

　　步幅：步长，[1，步幅，步幅，1]

　　填充：“相同”、“有效”、“Shape”

　　前一个卷积和池化相当于特征工程，后一个全连接相当于特征加权，最后一个全连接在整个卷积神经网络中充当“分类器”。reshape

　　importtensorflowstfromtensorflow . examples . tutorials . mnistimportinput _ datafromtensorflow _ core . python . training stddev=1.0，定义函数def weight _ variables(shape):w=TF . copat . v1 . variable)TF . random _ normal _ iii用于初始化权重。

　　t.v1.Variable(tf.constant(0.0，shape=shape))返回常见诸模型(): 自定义卷积模型：return: #准备数据的占位符x [None，784] y_true [None，10]带TF。变量_范围(数据):x=TF。compat。v1。占位符(TF。float 32，[None，784])y _ true=TF。compat。v1。占位符(TF。int 32，[None，10]) #2 .一卷积层卷积：5*5*1,32个步幅=1激活tf.nn.relu池化用TF。变量_范围( con v1 ):#随机初始化权重，偏置32 w_conv1=weight_variables([5，5，1，32])b _ con v1=bias _ variables([32])#对x进行形状的改变[无，784][无，28，28，1]x _ shape=TF。shape(x，[-1，28，28，1]) #[None，28，28，1] - [None，28，28，32]x _ relu 1=TF。nn。relu(TF。nn。conv 2d(x _ shape，w_conv1，stamps=[1，1，1，1]，padding=SAME) b_conv1) #池化2*2，strides2 [None，28，28，32] - [None，14，14，32]x _ pool 1=TF。nn。max _ pool(x _ relu 1，ksize=[1，2，2，1]，strides=[1，2，2，1]，padding=SAME ) #3 .二卷积层5*5*32 64个滤波器，步幅=1激活：tf.nn.relu池化用TF。变量_范围( con v2 ):#随机初始化权重，偏置w_conv2=weight_variables([5，5，32，64])b _ con v2=bias _ variables([64])#卷积，激活，池化计算#[None，14，14，32] - [None，14，14，64]x _ rel U2=TF。nn。relu(TF。nn。conv 2d(x _ pool 1，w_conv2，stamps=[1，1，1，1]，padding=SAME) b_conv2) #池化2*2,步数2,【无，14,14,64】 -》【无，7，7，64】x _ pool 2=TF。nn。max _ pool(x _ rel U2，ksize=[1，2，2，1]，步数=[1,2,2,1],填充=相同)#4。全连接层[None，7，7，64] - [None，7*7*64]*[7*7*64，10] [10]=[None，10]带TF。变量_范围( con v2 ):#随机初始化权重和偏置w_fc=weight_variables([7*7*64，10]) b_fc=bias_variables([10]) #修改形状【无，7,7,64】 -》【无，7 * 7 * 64】x _ fc _ shape=TF。shape[x _ pool 2，[-1，7*7*64]] #进行矩阵运算得出每个样本的10个结果y _ predict=TF。matmul(x _ fc _ reshape，w_fc) b_fc return x，y_true，y_predictdef conv_fc(): #获取真实的数据mnist=input _ data。读取数据集( ./data/mnist/input_data/，one_hot=True) #定义模型，得出输出x，y_true，y_predict=模型()#进行交叉熵损失计算，然后求平均值损失=TF。reduce _均值(TF。nn。soft max _ cross _ entropy _ with _ logits(labels=y _ true，logits=y_predict)) #梯度下降求出损失用TF。变量_范围(优化器):train _ op=TF。compat。v1。火车。gradiendensentopmizer(0.0001).最小化（损失)#5。计算准确率用TF。变量_范围( ACC ):equal _ list=TF。相等(TF。arg max(y _ true，1)，tf.argmax(y_predict，1)) #equal_list None个样本[1,0,1,0,1,1,]精度=TF。reduce _均值(TF。cast(equal _ list，tf.float32)) #定义一个初始化变量的op init _ op=TF。compat。v1。全局变量初始值设定项()#开启会话运行用tf.compat.v1.Session()作为sess: sess.run(init_op) #循环去训练对于范围内的我(1000):#取出真实存在的特征值和目标值mnist_x，Mn ist _ y=Mn ist。火车。下一批(50)#运行火车_操作训练sess.run(train_op，feed_dict={x: mnist_x，y_true:mnist_y}) print(训练第%d步，准确率：%f%(i，sess.run(accuracy，feed_dict={x:mnist_x，y _ true:mnist _ y })if _ _ name _ _= _ _ main _ _ :full _ connected()

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。