卷积神经网络python代码

本文详细介绍了如何使用Python和TensorFlow实现一个卷积神经网络,包括数据预处理、权重初始化、卷积层、池化层、全连接层、Dropout和Softmax输出层,以及在MNIST数据集上的训练过程和测试精度计算。

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卷积神经网络python代码
仅供学习参考使用 

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
 
 
class DataSet(object):
 
    def __init__(self, images, labels, num_examples):
        self._images = images
        self._labels = labels
        self._epochs_completed = 0  # 完成遍历轮数
        self._index_in_epochs = 0   # 调用next_batch()函数后记住上一次位置
        self._num_examples = num_examples  # 训练样本数
 
    def next_batch(self, batch_size, fake_data=False, shuffle=True):
        start = self._index_in_epochs
 
        if self._epochs_completed == 0 and start == 0 and shuffle:
            index0 = np.arange(self._num_examples)
            np.random.shuffle(index0)
            self._images = np.array(self._images)[index0]
            self._labels = np.array(self._labels)[index0]
 
        if start + batch_size > self._num_examples:
            self._epochs_completed += 1
            rest_num_example
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