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Created?on?Tue?Jan??8?14:04:20?2019

@author:?shihui
“““

import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
import?cifar10cifar10_input
import?time

‘‘‘
初始化權重函數
‘‘‘
def?variable_with_weight_loss（shapestdw1）:
????var?=?tf.Variable（tf.truncated_normal（shapestddev=std）dtype=tf.float32）
????if?w1?is?not?None:
????????weight_loss?=?tf.multiply（tf.nn.l2_loss（var）w1name=“weight_loss“）
????????tf.add_to_collection（“losses“weight_loss）
????return?var

‘‘‘
損失函數
‘‘‘
def?loss_func（logitslabels）:
????labels?=?tf.cast（labelstf.int32）
????cross_entropy?=?tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits（logits=logits
???????????????????????????labels=labelsname=“cross_entropy_per_example“）
????cross_entropy_mean?=?tf.reduce_mean（tf.reduce_sum（cross_entropy））
????tf.add_to_collection（“losses“cross_entropy_mean）
????return?tf.add_n（tf.get_collection（“losses“）name=“total_loss“）


if?__name__?==?“__main__“:
????#設置最大迭代次數
????max_steps?=?10000
????#設置每次訓練的數據大小
????batch_size?=?128
????#下載解壓數據
????cifar10.maybe_download_and_extract（）
????#?設置數據的存放目錄
????cifar10_dir?=?“C:/Users/29811/Desktop/cifar10/dataset/cifar-10-batches-bin“
????#獲取數據增強后的訓練集數據
????images_trainlabels_train?=?cifar10_input.distorted_inputs（cifar10_dirbatch_size）
????#獲取裁剪后的測試數據
????images_testlabels_test?=?cifar10_input.inputs（eval_data=Truedata_dir=cifar10_dir
???????????????????????????????????????????????????batch_size=batch_size）
????#定義模型的輸入和輸出數據
????image_holder?=?tf.placeholder（dtype=tf.float32shape=[batch_size24243]）
????label_holder?=?tf.placeholder（dtype=tf.int32shape=[batch_size]）

????#設計第一層卷積
????weight1?=?variable_with_weight_loss（shape=[55364]std=5e-2w1=0）
????kernel1?=?tf.nn.conv2d（image_holderweight1[1111]padding=“SAME“）
????bais1?=?tf.Variable（tf.constant（0.0dtype=tf.float32shape=[64]））
????conv1?=?tf.nn.relu（tf.nn.bias_add（kernel1bais1））
????pool1?=?tf.nn.max_pool（conv1[1331][1221]padding=“SAME“）
????norm1?=?tf.nn.lrn（pool14bias=1.0alpha=0.001?/?9beta=0.75）

????#設計第二層卷積
????weight2?=?variable_with_weight_loss（shape=[556464]std=5e-2w1=0）
????kernel2?=?tf.nn.conv2d（norm1weight2[1111]padding=“SAME“）
????bais2?=?tf.Variable（tf.constant（0.1dtype=tf.float32shape=[64]））
????conv2?=?tf.nn.relu（tf.nn.bias_add（kernel2bais2））
????norm2?=?tf.nn.lrn（conv24bias=1.0alpha=0.01?/?9beta=0.75）
????pool2?=?tf.nn.max_pool（norm2[1331][1221]padding=“SAME“）

????#第一層全連接層
????reshape?=?tf.reshape（pool2[batch_size-1]）
????dim?=?reshape.get_shape（）[1].value
????weight3?=?variable_with_weight_loss（[dim384]std=0.04w1=0.004）
????bais3?=?tf.Variable（tf.constant（0.1shape=[384]dtype=tf.float32））
????local3?=?tf.nn.relu（tf.matmul（reshapeweight3）+bais3）

????#第二層全連接層
????weight4?=?variable_with_weight_loss（[384192]std=0.04w1=0.004）
????bais4?=?tf.Variable（tf.constant（0.1shape=[192]dtype=tf.float32））
????local4?=?tf.nn.relu（tf.matm

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件???????5751??2020-05-14?19:18??原始.py

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