#?-*-?coding:?utf-8?-*-
import?os
os.environ[‘KERAS_BACKEND‘]=‘tensorflow‘

import?numpy?as?np
from?keras?import?layers?regularizers
from?keras.layers?import?Input?Dense?Activation?ZeroPadding2D?BatchNormalization?Flatten?Conv2D
from?keras.layers?import?AveragePooling2D?MaxPooling2D?Dropout?GlobalMaxPooling2D?GlobalAveragePooling2D
from?keras.models?import?Model
from?keras.preprocessing?import?image
from?keras.utils?import?layer_utils
from?keras.utils.data_utils?import?get_file
from?keras.applications.imagenet_utils?import?preprocess_input
import?pydot
import?graphviz
from?IPython.display?import?SVG
from?keras.utils.vis_utils?import?model_to_dot
from?keras.utils?import?plot_model
import?pickle

def?HappyModel（input_shape）:
????“““
????Implementation?of?the?HappyModel.
????
????Arguments:
????input_shape?--?shape?of?the?images?of?the?dataset

????Returns:
????model?--?a?Model（）?instance?in?Keras
????“““
????
????###?START?CODE?HERE?###
????#?Feel?free?to?use?the?suggested?outline?in?the?text?above?to?get?started?and?run?through?the?whole
????#?exercise?（including?the?later?portions?of?this?notebook）?once.?The?come?back?also?try?out?other
????#?network?architectures?as?well.?
????#?Define?the?input?placeholder?as?a?tensor?with?shape?input_shape.?Think?of?this?as?your?input?image!
????X_input?=?Input（input_shape）
????
????#?layer1?group?16*16*8
????X?=?ZeroPadding2D（（3?3））（X_input）
????X?=?Conv2D（8?（7?7）?strides=（1?1）?name=‘conv1‘）（X）
????X?=?BatchNormalization（axis?=?3?name?=?‘bn1‘）（X）
????X?=?Activation（‘relu‘）（X）
????X?=?MaxPooling2D（（2?2）?name=‘max_pool1‘）（X）
????
????#?layer2?group?8*8*16
????X?=?ZeroPadding2D（（2?2））（X）
????X?=?Conv2D（16?（5?5）?strides=（1?1）?name=‘conv2‘）（X）
????X?=?BatchNormalization（axis?=?3?name?=?‘bn2‘）???（X）
????X?=?Activation（‘relu‘）（X）
????X?=?MaxPooling2D（（2?2）?name=‘max_pool2‘）（X）
????
????#?layer3?group?4*4*32
????X?=?ZeroPadding2D（（1?1））（X）
????X?=?Conv2D（32?（3?3）?strides=（1?1）?name=‘conv3‘）（X）
????X?=?BatchNormalization（axis?=?3?name?=?‘bn3‘）???（X）
????X?=?Activation（‘relu‘）（X）
????X?=?MaxPooling2D（（2?2）?name=‘max_pool3‘）（X）
????
????#layer4?group?2*2*64
????X?=?Conv2D（64?（1?1）?strides=（1?1）?name=‘conv4‘）（X）
????X?=?BatchNormalization（axis?=?3?name?=?‘bn4‘）（X）
????X?=?Activation（‘relu‘）（X）
????X?=?MaxPooling2D（（2?2）?name=‘max_pool4‘）（X）
????
????#layer5?group?2*2*32
????X?=?ZeroPadding2D（（1?1））（X）
????X?=?Conv2D（32?（3?3）?strides=（1?1）?name=‘conv5‘）（X）
????X?=?BatchNormalization（axis?=?3?name?=?‘bn5‘）（X）
????X?=?Activation（‘relu‘）（X）
????X?=?MaxPooling2D（（2?2）?name=‘max_pool5‘）（X）
????
????#?FLATTEN?X?（means?convert?it?to?a?vector）?+?FULLYCONNECTED
????X?=?Flatten（）（X）
????X?=?Dense（128?activation=‘sigmoid‘?name=‘fc1‘）（X）
????X?=?Dense（32?activation=‘sigmoid‘?name=‘fc2‘）（X）
????X?=?Dense（10?activation=‘sigmoid‘?name=‘fc3‘）（X）
????
????#?Create?mod