Tensorflow代码学习-6-1CNN用于MNIST数据分类_cnn对mnsit数据集分类-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/zmzhangcsdn/article/details/120511476

卷积神经网络CNN用于MNIST数据分类

课程：炼数成金
GITHUB
CSDN
知乎
欢迎点亮star

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data   #手写数字相关的数据包

# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)    #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}

#定义变量，即每个批次的大小
batch_size = 100    #一次放100章图片进去
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size   #计算一共有多少个批次；训练集数量（整除）一个批次大小


#初始化权值
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)   #生成一个截断的正态分布
    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):
    #x input tensor of shape '[batch, in_height, in_width, in_channels]'
    #W filter / kernel tensor of shape [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
    #'strides[0] = strides[3] = 1', strides[1]代表x方向的步长，strides[2]代表y方向的步长
    #padding:A 'string' frome: '"SAME"（补0）, "VALID"（不补0）'
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1