深度学习——LeNetLeNet解析

def le_net(x, y):
    # 1. 输入层
    with tf.variable_scope('input1'):
        # 将输入的x的格式转换为规定的格式
        # [None, input_dim] -> [None, height, weight, channels]
        net = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
    # 2. 卷积层
    with tf.variable_scope('conv2'):
        # 卷积
        # conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", name=None) => 卷积的API
        # data_format: 表示的是输入的数据格式，两种：NHWC和NCHW，N=>样本数目，H=>Height, W=>Weight, C=>Channels
        # input：输入数据，必须是一个4维格式的图像数据，具体格式和data_format有关，如果data_format是NHWC的时候，input的格式为: [batch_size, height, weight, channels] => [批次中的图片数目，图片的高度，图片的宽度，图片的通道数]；如果data_format是NCHW的时候，input的格式为: [batch_size, channels, height, weight] => [批次中的图片数目，图片的通道数，图片的高度，图片的宽度]
        # filter: 卷积核，是一个4维格式的数据，shape: [height, weight, in_channels, out_channels] => [窗口的高度，窗口的宽度，输入的channel通道数(上一层图片的深度)，输出的通道数(卷积核数目)]
        # strides：步长，是一个4维的数据，每一维数据必须和data_format格式匹配，表示的是在data_format每一维上的移动步长，当格式为NHWC的时候，strides的格式为: [batch, in_height, in_weight, in_channels] => [样本上的移动大小，高度的移动大小，宽度的移动大小，深度的移动大小],要求在样本上和在深度通道上的移动必须是1；当格式为NCHW的时候，strides的格式为: [batch,in_channels, in_height, in_weight]
        # padding: 只支持两个参数"SAME", "VALID"，当取值为SAME的时候，表示进行填充，"在TensorFlow中，如果步长为1，并且padding为SAME的时候，经过卷积之后的图像大小是不变的"；当VALID的时候，表示多余的特征会丢弃；
        net = tf.nn.conv2d(input=net, filter=get_variable('w', [5, 5, 1, 20]), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        net = tf.nn.bias_add(net, get_variable('b', [20]))
        # 激励 ReLu
        # tf.nn.relu => max(fetures, 0)
        # tf.nn.relu6 => min(max(fetures,0), 6)
        net = tf.nn.relu(net)
    # 3. 池化
    with tf.variable_scope('pool3'):
        # 和conv2一样，需要给定窗口大小和步长
        # max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format="NHWC", name=None)
        # avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format="NHWC", name=None)
        # 默认格式下：NHWC，value：输入的数据，必须是[batch_size, height, weight, channels]格式
        # 默认格式下：NHWC，ksize：指定窗口大小，必须是[batch, in_height, in_weight, in_channels]， 其中batch和in_channels必须为1
        # 默认格式下：NHWC，strides：指定步长大小，必须是[batch, in_height, in_weight, in_channels],其中batch和in_channels必须为1
        # padding： 只支持两个参数"SAME", "VALID"，当取值为SAME的时候，表示进行填充，；当VALID的时候，表示多余的特征会丢弃；
        net = tf.nn.max_pool(value=net, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
    # 4. 卷积
    with tf.variable_scope('conv4'):
        net = tf.nn.conv2d(input=net, filter=get_variable('w', [5, 5, 20, 50]), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
        net = tf.nn.bias_add(net, get_variable('b', [50]))
        net = tf.nn.relu(net)
    # 5. 池化
    with tf.variable_scope('pool5'):
        net = tf.nn.max_pool(value=net, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
    # 6. 全连接
    with tf.variable_scope('fc6'):
        # 28 -> 14 -> 7(因为此时的卷积不改变图片的大小)
        net = tf.reshape(net, shape=[-1, 7 * 7 * 50])
        net = tf.add(tf.matmul(net, get_variable('w', [7 * 7 * 50, 500])), get_variable('b', [500]))
        net = tf.nn.relu(net)
    # 7. 全连接
    with tf.variable_scope('fc7'):
        net = tf.add(tf.matmul(net, get_variable('w', [500, n_classes])), get_variable('b', [n_classes]))
        act = tf.nn.softmax(net)

    return act