tensorflow实战+实战Google深度学习框架 源代码修正版

tensorflow实战+实战Google深度学习框架 源代码修正版

import tensorflow as tf

INPUT_NODE = 784
OUTPUT_NODE = 10

IMAGE_SIZE = 28
NUM_CHANNELS = 1
NUM_LABELS = 10

CONV1_DEEP = 32
CONV1_SIZE = 5

CONV2_DEEP = 64
CONV2_SIZE = 5

FC_SIZE = 512

def inference（input_tensor train regularizer）:
    with tf.variable_scope（‘layer1-conv1‘）:
        conv1_weights = tf.get_variable（
            “weight“ [CONV1_SIZE CONV1_SIZE NUM_CHANNELS CONV1_DEEP]
            initializer=tf.truncated_normal_initializer（stddev=0.1））
        conv1_biases = tf.get_variable（“bias“ [CONV1_DEEP] initializer=tf.constant_initializer（0.0））
        conv1 = tf.nn.conv2d（input_tensor conv1_weights strides=[1 1 1 1] padding=‘SAME‘）
        relu1 = tf.nn.relu（tf.nn.bias_add（conv1 conv1_biases））

    with tf.name_scope（“layer2-pool1“）:
        pool1 = tf.nn.max_pool（relu1 ksize = [1221]strides=[1221]padding=“SAME“）

    with tf.variable_scope（“layer3-conv2“）:
        conv2_weights = tf.get_variable（
            “weight“ [CONV2_SIZE CONV2_SIZE CONV1_DEEP CONV2_DEEP]
            initializer=tf.truncated_normal_initializer（stddev=0.1））
        conv2_biases = tf.get_variable（“bias“ [CONV2_DEEP] initializer=tf.constant_initializer（0.0））
        conv2 = tf.nn.conv2d（pool1 conv2_weights strides=[1 1 1 1] padding=‘SAME‘）
        relu2 = tf.nn.relu（tf.nn.bias_add（conv2 conv2_biases））

    with tf.name_scope（“layer4-pool2“）:
        pool2 = tf.nn.max_pool（relu2 ksize=[1 2 2 1] strides=[1 2 2 1] padding=‘SAME‘）
        pool_shape = pool2.get_shape（）.as_list（）
        nodes = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3]
        reshaped = tf.reshape（pool2 [pool_shape[0] nodes]）

    with tf.variable_scope（‘layer5-fc1‘）:
        fc1_weights = tf.get_variable（“weight“ [nodes FC_SIZE]
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer（stddev=0.1））
        if regularizer != None: tf.add_to_collection（‘losses‘ regularizer（fc1_weights））
        fc1_biases = tf.get_variable（“bias“ [FC_SIZE] initializer=tf.constant_initializer（0.1））

        fc1 = tf.nn.relu（tf.matmul（reshaped fc1_weights） + fc1_biases）
        if train: fc1 = tf.nn.dropout（fc1 0.5）

    with tf.variable_scope（‘layer6-fc2‘）:
        fc2_weights = tf.get_variable（“weight“ [FC_SIZE NUM_LABELS]
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer（stddev=0.1））
        if regularizer != None: tf.add_to_collection（‘losses‘ regularizer（fc2_weights））
        fc2_biases = tf.get_variable（“bias“ [NUM_LABELS] initializer=tf.constant_initializer（0.1））
        logit = tf.matmul（fc1 fc2_weights） + fc2_biases

    return logit

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件    9912422  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\Data_sets\MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gz

     文件      28881  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\Data_sets\MNIST_data\train-labels-idx1-ubyte.gz

     文件       5343  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter03\1. 图，张量及会话.ipynb

     文件       3532  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter03\2. 三层简单神经网络的前向传播算法.ipynb

     文件       4340  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter03\3. 完整神经网络样例程序.ipynb

     文件       7329  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter04\1. 自定义损失函数.ipynb

     文件       5671  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter04\2. 学习率的设置.ipynb

     文件     136337  2017-03-04 19:44  TensorFlow实战Google深度学习框架\TensorFlow实战Google深度学习框架\0.12.0\Chapter04\3. 正则化.ipynb

............此处省略242个文件信息