#?coding:?utf-8
import?tensorflow?as?tf
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data


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）
????return?tf.Variable（initial）


def?conv2d（x?W）:
????return?tf.nn.conv2d（x?W?strides=[1?1?1?1]?padding=‘SAME‘）


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


if?__name__?==?‘__main__‘:
????#?讀入數(shù)據(jù)
????mnist?=?input_data.read_data_sets（“MNIST_data/“?one_hot=True）
????#?x為訓(xùn)練圖像的占位符、y_為訓(xùn)練圖像標(biāo)簽的占位符
????x?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?784]）
????y_?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?10]）

????#?將單張圖片從784維向量重新還原為28x28的矩陣圖片
????x_image?=?tf.reshape（x?[-1?28?28?1]）

????#?第一層卷積層
????W_conv1?=?weight_variable（[5?5?1?32]）
????b_conv1?=?bias_variable（[32]）
????h_conv1?=?tf.nn.relu（conv2d（x_image?W_conv1）?+?b_conv1）
????h_pool1?=?max_pool_2x2（h_conv1）

????#?第二層卷積層
????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_pool2?=?max_pool_2x2（h_conv2）

????#?全連接層，輸出為1024維的向量
????W_fc1?=?weight_variable（[7?*?7?*?64?1024]）
????b_fc1?=?bias_variable（[1024]）
????h_pool2_flat?=?tf.reshape（h_pool2?[-1?7?*?7?*?64]）
????h_fc1?=?tf.nn.relu（tf.matmul（h_pool2_flat?W_fc1）?+?b_fc1）
????#?使用Dropout，keep_prob是一個(gè)占位符，訓(xùn)練時(shí)為0.5，測(cè)試時(shí)為1
????keep_prob?=?tf.placeholder（tf.float32）
????h_fc1_drop?=?tf.nn.dropout（h_fc1?keep_prob）

????#?把1024維的向量轉(zhuǎn)換成10維，對(duì)應(yīng)10個(gè)類(lèi)別
????W_fc2?=?weight_variable（[1024?10]）
????b_fc2?=?bias_variable（[10]）
????y_conv?=?tf.matmul（h_fc1_drop?W_fc2）?+?b_fc2

????#?我們不采用先Softmax再計(jì)算交叉熵的方法，而是直接用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits直接計(jì)算
????cross_entropy?=?tf.reduce_mean（
????????tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits（labels=y_?logits=y_conv））
????#?同樣定義train_step
????train_step?=?tf.train.AdamOptimizer（1e-4）.minimize（cross_entropy）

????#?定義測(cè)試的準(zhǔn)確率
????correct_prediction?=?tf.equal（tf.argmax（y_conv?1）?tf.argmax（y_?1））
????accuracy?=?tf.reduce_mean（tf.cast（correct_prediction?tf.float32））

????#?創(chuàng)建Session和變量初始化
????sess?=?tf.InteractiveSession（）
????sess.run（tf.global_variables_initializer（））

????#?訓(xùn)練20000步
????for?i?in?range（20000）:
????????batch?=?mnist.train.next_batch（50）
????????#?每100步報(bào)告一次在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確度
????????if?i?%?100?==?0:
????????????train_accuracy?=?accuracy.eval（feed_dict={
????????????????x:?batch[0]?y_:?batch[1]?keep_prob:?1.0}）
????????????print（“step?%d?training?accuracy?%g“?%?（i?train_accuracy））
????????train_step.run（feed_dict={x:?batch[0]?y_:?batch[1]?keep_prob:?0.5}）

????#?訓(xùn)練結(jié)束后報(bào)告在測(cè)試集上的準(zhǔn)確度
????print（“test?accuracy?%g“?%?accuracy.eval（feed_dict={
????????x:?mnist.test.images?y_:?mnist.test.labels?keep_prob:?1.0}））

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱(chēng)
-----------?---------??----------?-----??----

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?????文件????????871??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_1\download.py

?????文件????????576??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_1\label.py

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?????文件??????10630??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\1-torch.jpg

?????文件?????117940??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\418.png

?????文件??????18392??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\5-inputs.png

?????文件??????95452??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\5-targets.png

?????文件??????97818??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\5-tensorflow.png

?????文件???????8524??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\5-torch.jpg

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?????文件?????100405??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\51-targets.png

?????文件?????112270??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\51-tensorflow.png

?????文件??????13039??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\51-torch.jpg

?????文件??????35342??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\95-inputs.png

?????文件??????81306??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\95-targets.png

?????文件?????113817??2018-05-04?12:04??Deep-Learning-21-Examples-master\chapter_10\pix2pix-tensorflow\docs\95-tensorflow.png

............此處省略985個(gè)文件信息