from?__future__?import?print_function

import?tensorflow?as?tf

#?Import?MNIST?data
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
mnist?=?input_data.read_data_sets（“/tmp/data/“?one_hot=True）

#?Parameters
learning_rate?=?0.001
training_iters?=?200000
batch_size?=?128
display_step?=?10

#?Network?Parameters
n_input?=?784?#?MNIST?data?input?（img?shape:?28*28）
n_classes?=?10?#?MNIST?total?classes?（0-9?digits）
dropout?=?0.75?#?Dropout?probability?to?keep?units

#?tf?Graph?input
x?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?n_input]）
y?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?n_classes]）
keep_prob?=?tf.placeholder（tf.float32）?#dropout?（keep?probability）


#?Create?some?wrappers?for?simplicity
def?conv2d（x?W?b?strides=1）:
????#?Conv2D?wrapper?with?bias?and?relu?activation
????x?=?tf.nn.conv2d（x?W?strides=[1?strides?strides?1]?padding=‘SAME‘）
????x?=?tf.nn.bias_add（x?b）
????return?tf.nn.relu（x）


def?maxpool2d（x?k=2）:
????#?MaxPool2D?wrapper
????return?tf.nn.max_pool（x?ksize=[1?k?k?1]?strides=[1?k?k?1]
??????????????????????????padding=‘SAME‘）


#?Create?model
def?conv_net（x?weights?biases?dropout）:
????#?Reshape?input?picture
????x?=?tf.reshape（x?shape=[-1?28?28?1]）

????#?Convolution?layer
????conv1?=?conv2d（x?weights[‘wc1‘]?biases[‘bc1‘]）
????#?Max?Pooling?（down-sampling）
????conv1?=?maxpool2d（conv1?k=2）

????#?Convolution?layer
????conv2?=?conv2d（conv1?weights[‘wc2‘]?biases[‘bc2‘]）
????#?Max?Pooling?（down-sampling）
????conv2?=?maxpool2d（conv2?k=2）

????#?Fully?connected?layer
????#?Reshape?conv2?output?to?fit?fully?connected?layer?input
????fc1?=?tf.reshape（conv2?[-1?weights[‘wd1‘].get_shape（）.as_list（）[0]]）
????fc1?=?tf.add（tf.matmul（fc1?weights[‘wd1‘]）?biases[‘bd1‘]）
????fc1?=?tf.nn.relu（fc1）
????#?Apply?Dropout
????fc1?=?tf.nn.dropout（fc1?dropout）

????#?Output?class?prediction
????out?=?tf.add（tf.matmul（fc1?weights[‘out‘]）?biases[‘out‘]）
????return?out

#?Store?layers?weight?&?bias
weights?=?{
????#?5x5?conv?1?input?32?outputs
????‘wc1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[5?5?1?32]））
????#?5x5?conv?32?inputs?64?outputs
????‘wc2‘:?tf.Variable（tf.random_normal