#Create?Wed?May?2019-5-29?19:37:16
#End?2019-5-29?21:30:35

from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
import?tensorflow?as?tf

mnist?=?input_data.read_data_sets（‘MNIST/‘?one_hot?=?True）

x?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?784]）
y?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?10]）
keep_prob?=?tf.placeholder（tf.float32）

def?conv2d（name?x?w?b）:
	return?tf.nn.relu（tf.nn.bias_add（tf.nn.conv2d（x?w?strides?=?[1?1?1?1]?padding?=?‘SAME‘）?b）?name?=?name）
	
def?max_pool（name?x）:
	return?tf.nn.max_pool（x?ksize?=?[1?2?2?1]?strides?=?[1?2?2?1]?padding?=?‘SAME‘?name?=?name）

def?norm（name?x）:
	return?tf.nn.lrn（x?depth_radius?=?None?bias?=?0.01?alpha?=?0.001?beta?=?1.0?name?=?name）

weights?=?{
			‘wc1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?1?64]））
			‘wc2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?64?64]））
			‘wc3‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?64?128]））
			‘wc4‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?128?128]））
			‘wc5‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?128?256]））
			‘wc6‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?256?256]））
			‘wc7‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?256?256]））
			‘wc8‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?256?256]））
			‘wc9‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?256?512]））
			‘wc10‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc11‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc12‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc13‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc14‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc15‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?512]））
			‘wc16‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[3?3?512?256]））
			
			‘wd1‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[4*4*256?4096]））
			‘wd2‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[4096?4096]））
			‘out‘:?tf.Variable（tf.random_normal（[4096?10]））
			}
			
biases?=?{
			‘bc1‘:?tf.Variable（tf.zeros（[64]））
			‘bc2‘:?tf.Variable（tf.zeros（[64]））
			‘bc3‘:?tf.Variable（tf.zeros（[128]））
			‘bc4‘:?tf.Variable（tf.zeros（[128]））
			‘bc5‘:?tf.Variable（tf.zeros（[256]））
			‘bc6‘:?tf.Variable（tf.zeros（[256]））
			‘bc7‘:?tf.Variable（tf.zeros（[256]））
			‘bc8‘:?tf.Variable（tf.zeros（[256]））
			‘bc9‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc10‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc11‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc12‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc13‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc14‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc15‘:?tf.Variable（tf.zeros（[512]））
			‘bc16‘:?tf.Variable（tf.zeros（[256]））
						
			‘bd1‘:?tf.Variable（tf.zeros（[4096]））
			‘bd2‘:?tf.Variable（tf.zeros（[4096]））
			‘out‘:?tf.Variable（tf.zeros（[10]））
			}

#2?4?12進(jìn)行池化			
def?VGG16（x?weights?biases?dropout）:
	x?=?tf.reshape（x?shape?=?[-1?28?28?1]）
	
	conv1?=?conv2d（‘conv1‘?x?weights[‘wc1‘]?biases[‘bc1‘]）
	#28*28*64
	norm1?=?norm（‘norm1‘?conv1）
	
	conv2?=?conv2d（‘conv2‘?norm1?weights[‘wc2‘]?biases[‘b