利用tensorflow编写卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10进行识别（附完整代码）

前言

  其实，在tensorflow的官网中就有用tensorflow实现CNN的教程及源码，但在其教程的开头就有这么一句话“注意:本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。”而我读完整篇教程后，才发现我也就只理解了这句话的含义，对于Tensorflow如何实现CNN还是一头雾水，即便它也附带了源码，我也不知该如何使用。因此只好另寻他法。直到我在YouTube上搜到了Hvass Laboratories的tensorflow教程，并通过分析实践才对CNN的实现方法，代码结构及用法有了清晰的了解。因此，本教程中的代码也是那位大神写的，我只是拿来重新组织并分析了一下。请注意，通过本教程并不会教你CNN的理论知识，毕竟我没那个水平，就不浪费你的时间了，如果你对CNN不甚了解，可以先去看看CNN的理论知识。

  首先介绍一下我运行程序的环境吧，当然并不是一定只有这个环境才能运行，但，建议最好还是能保持一致，这样可以节约你大量的时间和精力。

• Python的版本：python3.5.2

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