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Created?on?Sat?Feb?23?23:21:44?2019

@author:?Administrator
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import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
from?sklearn.preprocessing?import?OneHotEncoder
from?RTFrcord_read_data?import?read_and_decode


############################################################################################
height=100
weight=100

#############################################################################################
batch_size=432
?
#定義初始化權(quán)重和偏置函數(shù)
def?weight_variable（shape）:
????return（tf.Variable（tf.random_normal（shapestddev=0.01）））
def?bias_variable（shape）:
????return（tf.Variable（tf.constant（0.1shape=shape）））
#定義輸入數(shù)據(jù)和dropout占位符
X=tf.placeholder（tf.float32[batch_sizeheight?weight3]）
y_=tf.placeholder（tf.float32[batch_size8]）
keep_pro=tf.placeholder（tf.float32）
?
#搭建網(wǎng)絡(luò)
def?model（Xkeep_pro）:
????w1=weight_variable（[55332]）
????b1=bias_variable（[32]）
????conv1=tf.nn.relu（tf.nn.conv2d（Xw1strides=[1111]padding=‘SAME‘）+b1）
????pool1=tf.nn.max_pool（conv1ksize=[1441]strides=[1441]padding=‘SAME‘）
????
????w2=weight_variable（[553264]）
????b2=bias_variable（[64]）
????conv2=tf.nn.relu（tf.nn.conv2d（pool1w2strides=[1111]padding=‘SAME‘）+b2）
????pool2=tf.nn.max_pool（conv2ksize=[1441]strides=[1441]padding=‘SAME‘）?
????tensor=tf.reshape（pool2[batch_size-1]）
????dim=tensor.get_shape（）[1].value
????w3=weight_variable（[dim1024]）
????b3=bias_variable（[1024]）
????fc1=tf.nn.relu（tf.matmul（tensorw3）+b3）
????h_fc1=tf.nn.dropout（fc1keep_pro）
????w4=weight_variable（[10248]）
????b4=bias_variable（[8]）
????y_conv=tf.nn.softmax（tf.matmul（h_fc1w4）+b4）
????return（y_conv）
?
#定義網(wǎng)絡(luò)，并設(shè)置損失函數(shù)和訓(xùn)練器
y_conv=model（Xkeep_pro）
cost=tf.reduce_mean（-tf.reduce_sum（y_*tf.log（y_conv）reduction_indices=[1]））
train_step=tf.train.AdamOptimizer（0.001）.minimize（cost）
#計算準(zhǔn)確率
correct_prediction=tf.equal（tf.argmax（y_conv1）tf.argmax（y_1））
accuracy=tf.reduce_mean（tf.cast（correct_predictiontf.float32））

#讀取tfrecords數(shù)據(jù)
imagelabel=read_and_decode（“train1.tfrecords“）
#定義會話，并開始訓(xùn)練
with?tf.Session（）?as?sess:
????tf.global_variables_initializer（）.run（）
????#定義多線程
????coord=tf.train.Coordinator（）
????threads=tf.train.start_queue_runners（coord=coord）
????#定義訓(xùn)練圖像和標(biāo)簽
????example=np.zeros（（batch_sizeheight?weight3））
????l=np.zeros（（batch_size1））
????try:
????????#將數(shù)據(jù)存入example和l并將轉(zhuǎn)化成one_hot形式
????????for?epoch?in?range（batch_size）:
????????????example[epoch]l[epoch]=sess.run（[imagelabel]）
????????print（l）??
???????
????????enc=OneHotEncoder（）
????????l=enc.fit_transform（l）
????????l=l.toarray（）
????????print（l）
????????for?i?in?range（100）:
????????????#開始訓(xùn)練
????????????sess.run（train_stepfeed_dict={X:exampley_:lkeep_pro:0.5}）
????????????if?i%10==0:
????????????????print（‘train?step‘‘%04d?‘?%（i+1）‘Accuracy=‘sess.run（accuracyfeed_dict={X:exampley_:lkeep_pro:0.5}））
????except?tf.errors.OutOfRangeError:
????????print（‘done!‘）
????finally:
???

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3234??2019-02-23?23:47??RTFrcords\data_classification.py

?????文件???????1743??2019-02-23?23:47??RTFrcords\RTFrcord_read_data.py

?????文件???????1819??2019-02-23?23:08??RTFrcords\RTFrcord_save_data.py

?????文件???13016413??2019-02-23?23:09??RTFrcords\train1.tfrecords

?????文件????????893??2019-02-23?23:27??RTFrcords\__pycache__\RTFrcord_read_data.cpython-36.pyc

?????目錄??????????0??2019-02-23?23:27??RTFrcords\__pycache__

?????目錄??????????0??2019-02-23?23:27??RTFrcords

-----------?---------??----------?-----??----

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