#?Lab?11?MNIST?and?Convolutional?Neural?Network
import?tensorflow?as?tf
import?random
import?scipy.io?as?scio
#?import?matplotlib.pyplot?as?plt


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

tf.set_random_seed（777）??#?reproducibility

mnist?=?input_data.read_data_sets（“MNIST_data/“?one_hot=True）
#?Check?out?https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners?for
#?more?information?about?the?mnist?dataset

#?hyper?parameters
learning_rate?=?0.002
training_epochs?=?3
batch_size?=?50

#?input?place?holders
X?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?784]）
X_img?=?tf.reshape（X?[-1?28?28?1]）???#?img?28x28x1?（black/white）
Y?=?tf.placeholder（tf.float32?[None?10]）

#?L1?ImgIn?shape=（??28?28?1）
W1?=?tf.Variable（tf.random_normal（[5?5?1?6]?stddev=0.01））
b1?=?tf.Variable（tf.random_normal（[6]））
#????Conv?????->?（??24?24?6）
#????Pool?????->?（??12?12?6）
L1?=?tf.nn.conv2d（X_img?W1?strides=[1?1?1?1]?padding=‘VALID‘）
L1?=?tf.nn.relu（L1?+?b1）
L1?=?tf.nn.avg_pool（L1?ksize=[1?2?2?1]
????????????????????strides=[1?2?2?1]?padding=‘SAME‘）
‘‘‘
Tensor（“Conv2D:0“?shape=（??24?24?6）?dtype=float32）
Tensor（“Relu:0“?shape=（??24?24?6）?dtype=float32）
Tensor（“avgPool:0“?shape=（??12?12?6）?dtype=float32）
‘‘‘

#?L2?ImgIn?shape=（??12?12?6）
W2?=?tf.Variable（tf.random_normal（[5?5?6?16]?stddev=0.01））
b2?=?tf.Variable（tf.random_normal（[16]））
#????Conv??????->（??8?8?16）
#????Pool??????->（??4?4?16）
L2?=?tf.nn.conv2d（L1?W2?strides=[1?1?1?1]?padding=‘VALID‘）
L2?=?tf.nn.relu（L2?+?b2）
L2?=?tf.nn.avg_pool（L2?ksize=[1?2?2?1]
????????????????????strides=[1?2?2?1]?padding=‘SAME‘）
L2_flat?=?tf.reshape（L2?[-1?4?*?4?*?16]）
#L2_flat?=?tf.nn.relu（L2_flat）
‘‘‘
Tensor（“Conv2D_1:0“?shape=（??14?14?64）?dtype=float32）
Tensor（“Relu_1:0“?shape=（??14?14?64）?dtype=float32）
Tensor（“MaxPool_1:0“?shape=（??7?7?64）?dtype=float32）
Tensor（“Reshape_1:0“?shape=（??3136）?dtype=float32）
‘‘‘

#?Final?FC?7x7x64?inputs?->?10?outputs
W3?=?tf.Variable（tf.random_normal（[4*4*16?10]?stddev=0.01））

#W3?=?tf.get_variable（“W3“?shape=[4?*?4?*?16?10]
#????????????????????initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer（））
b3?=?tf.Variable（tf.random_normal（[10]））
logits?=?tf.matmul（L2_flat?W3）?+?b3
#logits?=?tf.nn.relu（logits）
#?define?cost/loss?&?optimizer
cost?=?tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits（
????logits=logits?labels=Y））
optimizer?=?tf.train.AdamOptimizer（learning_rate=learning_rate）.minimize（cost）

#creat?a?saver
saver?=?tf.train.Saver（）

#?initialize
with?tf.Session（）?as?sess:
????sess.run（tf.global_variables_initializer（））

#?train?my?model
????print（‘Learning?started.?It?takes?sometime.‘）
????for?epoch?in?range（training_epochs）:
????????avg_cost?=?0
????????total_batch?=?int（mnist.train.num_examples?/?batch_size）

????????for?i?in?range（total_batch）:
????????????batch_xs?batch_ys?=?mnist.train.next_batch（batc

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-10-26?18:53??MNIST_data\
?????文件?????9912422??2018-10-26?18:52??MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gz
?????文件????????4289??2018-10-09?10:33??convolutional_network.py
?????文件????????7005??2018-10-26?18:49??CNN_TEST.py