#?coding=utf-8
import?tensorflow?as?tf
import?image?as?image_data
import?random
import?numpy?as?np
#print?len（image_data.images32）
sess?=?tf.InteractiveSession（）

#?weight?initialization
def?weight_variable（shape）:
????initial?=?tf.truncated_normal（shape?stddev=0.1）
????return?tf.Variable（initial）

def?bias_variable（shape）:
????initial?=?tf.constant（0.1?shape?=?shape）
????#?print（tf.Variable（initial）.eval（））
????return?tf.Variable（initial）

#?convolution
def?conv2d（x?W）:
????return?tf.nn.conv2d（x?W?strides=[1?1?1?1]?padding=‘SAME‘）
#?pooling
def?max_pool_2x2（x）:
????return?tf.nn.max_pool（x?ksize=[1?2?2?1]?strides=[1?2?2?1]?padding=‘SAME‘）

#?Create?the?model
#?placeholder
x?=?tf.placeholder（“float“?[None?32323]）
y_?=?tf.placeholder（“float“?[None?43]）

#?first?convolutinal?layer??h_conv1（028）
w_conv1?=?weight_variable（[5?5?3?32]）#kernel?channelsout?features
b_conv1?=?bias_variable（[32]）

x_image?=?tf.reshape（x?[-1?32?32?3]）#3d

#h_conv1?=?tf.nn.relu（conv2d（x_image?w_conv1）?+?b_conv1）
h_conv1?=?tf.nn.relu（conv2d（x_image?w_conv1）?+?b_conv1）
h_pool1?=?max_pool_2x2（h_conv1）

#?second?convolutional?layer
w_conv2?=?weight_variable（[5?5?32?64]）
b_conv2?=?bias_variable（[64]）

#h_conv2?=?tf.nn.relu（conv2d（h_pool1?w_conv2）?+?b_conv2）
h_conv2?=?tf.nn.relu（conv2d（h_pool1?w_conv2）?+?b_conv2）
h_pool2?=?max_pool_2x2（h_conv2）
pool_shape?=?h_pool2.get_shape（）.as_list（）
node_num?=?pool_shape[1]?*?pool_shape[2]?*?pool_shape[3]
#?densely?connected?layer
w_fc1?=?weight_variable（[node_num?512]）
b_fc1?=?bias_variable（[512]）
‘‘‘
#zheng?ze?hua
regularizer?=?tf.contrib.layers.l2_regularizer（0.001）
tf.add_to_collection（‘losses‘?regularizer（w_fc1））
‘‘‘
h_pool2_flat?=?tf.reshape（h_pool2?[-1?node_num]）
h_fc1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（h_pool2_flat?w_fc1）?+?b_fc1）

#?dropout
keep_prob?=?tf.placeholder（“float“）
h_fc1_drop?=?tf.nn.dropout（h_fc1?keep_prob）

#?readout?layer
w_fc2?=?weight_variable（[51243]）
b_fc2?=?bias_variable（[43]）

y_conv?=?tf.nn.softmax（tf.matmul（h_fc1_drop?w_fc2）?+?b_fc2）

#?train?and?evaluate?the?model
#cross_entropy?=?-tf.reduce_sum（y_*tf.log（y_conv））
cross_entropy?=?-tf.reduce_sum（y_*tf.log（tf.clip_by_value（y_conv1e-101.0）））??
#cross_entropy_mean?=?tf.reduce_mean（cross_entropy）
#loss?=?cross_entropy_mean?+?tf.add_n（tf.get_collection（‘losses‘））

#train_step?=?tf.train.AdagradOptimizer（1e-4）.minimize（cross_entropy）
train_step?=?tf.train.GradientDescentOptimizer（1e-4）.minimize（cross_entropy）
correct_prediction?=?tf.equal（tf.argmax（y_conv?1）?tf.argmax（y_?1））
accuracy?=?tf.reduce_mean（tf.cast（correct_prediction?“float“））
#pred=tf.argmax（y_conv?1）
pred=y_conv
#accuracy=tf.cast（tf.argmax（y_conv?1）tf.float32）#self
#sess.run（tf.initialize_all_variables（））
saver=tf.train.Saver（）

with?tf.Session（）?as?ses:
	saver.restore（sess?“./train_mode.ckpt“）
	print?“model?loaded“

labels=[[0?for?i?in?range（43）]?for?j?in?range（len（image_data.labels））]
for?i?in?range（len（image_data.labels））:
	labels[i][image_data.labels[i]]=1
#p

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2017-06-19?16:25??cnn交通標志識別-鄒文超\
?????文件????????3942??2017-05-31?09:53??cnn交通標志識別-鄒文超\cnn.py
?????文件????????3701??2017-05-22?12:41??cnn交通標志識別-鄒文超\image.py
?????文件????????3525??2017-05-24?17:36??cnn交通標志識別-鄒文超\image_test.py
?????文件????????4565??2017-05-24?19:49??cnn交通標志識別-鄒文超\test.py