tf-CNN（一）Tensorflow创建一个简单的CNN模型

Ooo。

于 2020-03-25 17:32:26 发布

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分类专栏： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xue_csdn/article/details/105100276

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参考：https://www.jianshu.com/p/e2f62043d02b

利用tensorflow框架和Python语言编写一个简单的卷积神经网络结构CNN来识别手写数字（mnist数据集方便调用）

网络一共包括4层，分别是

卷积层conv1+池化pooling
卷积层conv2+池化pooling
全连接层fc1+dropout
全连接层fc1+softmax（预测）

import tensorflow as tf
# 导入tensorflow自带的mnist数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 读入
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
    global prediction
    y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep