tensorflow從入門到放棄---第二篇
n_output = 10 #10分類
weights = {
'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)), #卷積核的h，卷積核的w， 輸入深度，輸出特徵圖個數（輸出深度）
'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128], stddev=0.1)),
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*128, 1024], stddev=0.1)), #在第二個pooling層之後得到的是一個7*7*128
'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_output], stddev=0.1))
}
biases = {
'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([64], stddev=0.1)),
'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([128], stddev=0.1)),
'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024], stddev=0.1)),
'bd2': tf.Variable(tf.random_normal([n_output], stddev=0.1))
}
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n_input = 784 #畫素點是784個 n_output = 10 #10分類 weights = { 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)), #卷積核的h，卷積核的w， 輸
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