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Created?on?Tue?Sep?12?15:05:41?2017

@author:?thinkpad
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import?numpy?as?np
from?sklearn?import?preprocessing
import?tensorflow?as?tf
from?sklearn.datasets?import?load_boston
from?sklearn.model_selection?import?train_test_split
import?matplotlib.pyplot?as?plt
#波士頓房價數據
boston=load_boston（）
x=boston.data
y=boston.target
#x_3=x[:3:6]
#x=np.column_stack（[xx_3]）
train_x?test_x?train_y?test_y?=?train_test_split（x?ytrain_size=0.5?random_state=33）
ss_x?=?preprocessing.StandardScaler（）
train_x?=?ss_x.fit_transform（train_x）
test_x?=?ss_x.transform（test_x）
train_y?=?ss_x.fit_transform（train_y.reshape（-1?1））
test_y=ss_x.transform（test_y.reshape（-1?1））

def?weight_variable（shape）:
????initial=?tf.truncated_normal（shapestddev=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=[1221]?strides=[1221]?padding=‘SAME‘）
xs?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?13]）?#原始數據的維度：13
ys?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?1]）#輸出數據為維度：1
keep_prob?=?tf.placeholder（tf.float32）#dropout的比例
x_image?=?tf.reshape（xs?[-1?13?1?1]）
#第一卷積層
W_conv1?=?weight_variable（[22?132]）?
b_conv1?=?bias_variable（[32]）
h_conv1?=?tf.nn.relu（conv2d（x_image?W_conv1）?+?b_conv1）
#?conv2?layer?##第二卷積層
W_conv2?=?weight_variable（[22?32?64]）?
b_conv2?=?bias_variable（[