TensorFlow实现基础CNN,两层卷积+2层全连接网络_全连接层加卷积层代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 
#加载数据集
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
 
#每个批次的大小
batch_size=50
 
#共有xx个批次
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size
 
#初始化权重
def weight_variable(shape):
    #生成shape结构的变量,方差=0.1
    initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)
 
#初始化偏置
def bias_variable(shape):
    initial=tf.constant(0.1,shape=shape)
    return tf.Variable(initial)
 
#卷积层
def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')
 
#池化层
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')
 
 
 
#定义变量等
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
 
#将一维的图片数据转化为2维/张
x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
 
#开始写我们的第一层卷积层
#初始化第一层的权重,第一层的权重应该为5*5*32的,在一通道的图像上采集
#初始化第一层的偏置,第一层的偏置应与第一层卷积核数一致
#得到第一层的卷积输出,=用32个卷积核分别对其循环相乘在相加
#进行第一层的池化,池化采用2*2的卷积核,采用samepadding的方式进行池化
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])
B_conv1=bias_variable([32])
h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+B_conv1)
h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1)
 
#第2层的卷积
W_conv2=weight_variable([5,5,32,64])
B_conv2=bias_variable([64])
h_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+B_conv2)
h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2)
 
 
#使用全连接神经网络进行训练
#经过第一层卷积池化之后得到14*14*32
#经过第二层卷积池化之后得到7*7*64,通道数为64
 
#定义神经网络,输入为7*7*64,第一层隐藏层采用1024个神经元
#初始化第一层的权重
W_nn1=weight_variable([7*7*64,1024])
B_nn1=bias_variable([1024])
 
#此时将我们的输出展开为1维,以方便神经网络进行计算
h_x_flat=tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
 
#进行神经网络计算,h_nn1为第一层隐藏层的输出
h_nn1=tf.nn.relu(tf.matmul(h_x_flat,W_nn1)+B_nn1)
 
 
#进行dropout处理
keep_props=tf.placeholder(tf.float32)
h_nn1=tf.nn.dropout(h_nn1,keep_props)
 
 
#第二层神经层
W_nn2=weight_variable([1024,10])
B_nn2=bias_variable([10])
h_nn2=tf.nn.relu(tf.matmul(h_nn1,W_nn2)+B_nn2)
 
#得到神经网络的预测结果h_nn2
 
#定义神经网络代价函数
cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=h_nn2))
 
#定义优化器
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
 
#预测结果和正确结果的比对
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(h_nn2,1),tf.argmax(y,1))
 
#求准确率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
 
 
#进行循环反向传递
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(21):
        for batch in range(n_batch):
            x_batch,y_batch=mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:x_batch,y:y_batch,keep_props:0.7})
        
        acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels,keep_props:1})
        print('iter {0}, acc={1}'.format(i,acc))
 

输出结果：

原文：https://blog.csdn.net/Fitz_p/article/details/80836626