从tflearn Example中学习CNN(1)

最新推荐文章于 2025-07-14 17:41:07 发布

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#深度学习 #cnn #tflearn #tensorflow

本文是作者学习深度学习的初步尝试，通过分析tflearn的convnet_mnist.py示例代码，了解CNN模型。文章介绍了tflearn作为TensorFlow的高级接口，以及conv_2d函数的14个参数，包括输入尺寸、滤波器大小、步长和填充方式等。讨论了'valid'和'same'填充时输出尺寸的计算，并详细解释了如何进行填充。

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本人水平有限，难免会有错误，如果发现希望可以及时指出来，利人利己。哈哈哈～

这是博客写的第一篇文章，主要想从tflearn的例子代码一步步理解CNN模型。这里插一句话，tflearn是tensorflow接口的更高层次的封装，与keras的区别时debug时可以看到源码，并且tflearn代码写的非常工整，适合我这样的菜鸟学习。

现在深度学习异常火热，如果不会点深度学习，出门都不好意思和人家打招呼。

这篇博客主要讲解下tflearn例子里的examples/images/convnet_mnist.py，对于每个函数中涉及的参数我会一一的给出中文说明，下一篇主要讲解每个参数在CNN中的含义，以及系统讲解下CNN的构建过程。废话不多说，先看代码。

from __future__ import division, print_function, absolute_import

import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.normalization import local_response_normalization
from tflearn.layers.estimator import regression
#加载大名顶顶的mnist数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）
import tflearn.datasets.mnist as mnist
X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True)
X = X.reshape([-1, 28, 28, 1])
testX = testX.reshape([-1, 28, 28, 1])

network = input_data(shape=[None, 28, 28, 1], name='input')
# CNN中的卷积操作,下面会有详细解释
network = conv_2d(