윈도우즈 아래 tensorflow CNN 프레임워크

환경: 윈도우즈+tensorflow-GPU-1.8+python 3.6 코드 주소:https://download.csdn.net/download/lsjweiyi/10466889나는cifar10 코드를 토대로 코드를 수정하고 조판하여 기능 모듈을 더욱 뚜렷하고 네트워크 모델을 바꾸기 쉬우며 코드에 대량의 중국어 주석을 넣었다.약간 기초적인 건 다 알 수 있을 거예요. 주요 목적은 저와 같은 새로운 입문 tensorflow의 사람들이 CNN 네트워크를 쓰는 것을 편리하게 하기 위해서예요. 사용할 때 데이터의 경로, 모델 저장 경로, 그림의SIZE, 클래스NUM 을 수정하는 데 주의해야 해요.CLASSES 등 일부 매개 변수는 제가 모든 PY 파일의 맨 앞에 놓아서 쉽게 찾아서 수정할 수 있습니다.
나는 그 중에서 혼동 매트릭스와 이미지 분류 오류 경로를 저장하는 기능을 추가하여 네트워크 훈련의 효과를 분석할 수 있다.
그 밖에 내장된 네트워크 모델은lenet-5이다. 이것은 단순해 보이기 위해서이다. 내가 코드를 규범화하는 목적은 다른 네트워크를 쉽게 호출하는 것이다. 예를 들어tensorflow에 있는 다른 네트워크를 호출하는 것이다. 다음에 호출하는 방식을 제시한다.
예를 들어 Alexnet과 같은 네트워크를 호출하려면:

#import   
from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1 #import resnet_v1
from tensorflow.contrib.slim.nets import alexnet # import alexnet
#    VGG，inception   ，       

다음은 이러한 네트워크를 호출하는 것입니다.

#    train.py  test.py       
logits=model.model(images)#    ，         

#   ，       ，   alexnet  ，     import   
logits,_=alexnet.alexnet_v2(images,num_classes=model.NUM_CLASSES,is_training=True,dropout_keep_prob=0.5)
#  dropout_keep_prob=0.5 dropout   ，    ，          ，train test      
#            ，      ，             ，  alexnet    224*224，       ，          。