本文主要是介绍深度学习神经网络 卷积神经网络 第一节，构建前向传播函数（一），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
因为敲卷积神经网络的代码确实浪费了不少时间，这里我详细地把代码进行解释。
只导入一个模块：
import tensorflow as tf提前先把变量定义好：这个卷积层是先输入28*28维的图像，图像的通道数是1。第一个卷积核的大小是5，卷积核数量是32.第二个卷积核的大小是5，数量是64。第三层是全连接层的。
# 设定神经网络的超参数
# 定义神经网络可以接收的图片的尺寸和通道数
IMAGE_SIZE = 28
NUM_CHANNELS = 1
# 定义第一层卷积核的大小和个数
CONV1_SIZE = 5
CONV1_KERNEL_NUM = 32
# 定义第二层卷积核的大小和个数
CONV2_SIZE = 5
CONV2_KERNEL_NUM = 64
# 定义第三层全连接层的神经元个数
FC_SIZE = 512
# 定义第四层全连接层的神经元个数
OUTPUT_NODE = 10我画个图表示一下：
现在开始定义网络各个层的参数。首先是网络权重函数。
该函数不但可以用来生成卷积层的参数，还可以用来生成全网络层的参数。（反正只需要注意运算方式不同即可）
# 定义初始化网络权重函数
def get_weight(shape, regularizer):'''args:shape：生成张量的维度regularizer: 正则化项的权重'''# tf.truncated_normal 生成去掉过大偏离点的正态分布随机数的张量，stddev 是指定标准差w = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1))# 为权重加入 L2 正则化，通过限制权重的大小，使模型不会随意拟合训练数据中的随机噪音if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(regularizer)(w))return w然后是生成偏置的函数。注意其实卷积层也可以给每个卷积的最后运算结果上加个偏置。
# 定义初始化偏置项函数
def get_bias(shape):'''args:shape：生成张量的维度'''b = tf.Variable(tf.zeros(shape)) # 统一将 bias 初始化为 0return b然后我们定义卷积函数：
该函数返回一个卷积的计算图，输入数据和卷积核，然后进行计算
# 定义卷积计算函数
def conv2d(x, w):'''args:x: 一个输入 batch [batch , 5分辨率 , 5分辨率 , 3通道数]w: 卷积层的权重 [3 3 3通道数 16核个数]'''# strides 表示卷积核在不同维度上的移动步长为 1，第一维和第四维一定是 1，这是因为卷积层的步长只对矩阵的长和宽有效；# padding='SAME'表示使用全 0 填充，而'VALID'表示不填充return tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')然后我们定义池化操作函数：池化过滤器边长为2，移动步长为2，边界填充0.
# 定义最大池化操作函数
def max_pool_2x2(x):'''args:x: 一个输入 batch'''# ksize 表示池化过滤器的边长为 2，strides 表示过滤器移动步长是 2，'SAME'提供使用全 0 填充return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')有了这四个函数，下一节里，我们就可以现在定义前向传播的函数了。
这篇关于深度学习神经网络 卷积神经网络 第一节，构建前向传播函数（一）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
