使用tf_util实现卷积神经网络

tf_util是一个用于方便地构建tensorflow模型的工具库。它提供了一些高级功能，使得构建卷积神经网络（CNN）变得更加简单和可读。

以下是使用tf_util实现CNN的一个示例：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tf_util import conv2d, max_pool, fully_connected

接下来，我们定义一个CNN模型。假设我们要使用该模型对一组28x28的手写数字图像进行分类。

def cnn_model(input):
    #       层卷积层
    conv1 = conv2d(input, filters=32, kernel_size=5, activation=tf.nn.relu)
    pool1 = max_pool(conv1, pool_size=2)

    # 第二层卷积层
    conv2 = conv2d(pool1, filters=64, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu)
    pool2 = max_pool(conv2, pool_size=2)

    # 将二维特征图转换为一维向量
    flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])

    # 全连接层
    fc1 = fully_connected(flat, num_units=1024, activation=tf.nn.relu)
    fc2 = fully_connected(fc1, num_units=10, activation=None)

    return fc2

在这个例子中，我们定义了两个卷积层和两个全连接层。卷积层通过conv2d函数实现，全连接层通过fully_connected函数实现。我们还使用max_pool进行最大池化操作。

接下来，我们创建一个输入占位符，并将其传递给模型：

input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])
output = cnn_model(input)

然后，我们可以定义损失和优化器，并训练模型：

labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=labels))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 在训练循环中运行优化器
for i in range(num_epochs):
    # 获取一批训练数据和标签
    batch_input, batch_labels = get_next_batch()

    # 运行优化器
    sess.run(optimizer, feed_dict={input: batch_input, labels: batch_labels})

通过一些训练循环，我们可以对模型进行训练。然后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

# 创建一个预测函数
prediction = tf.argmax(output, axis=1)

# 获取测试数据
test_input = get_test_data()

# 运行预测
predicted_labels = sess.run(prediction, feed_dict={input: test_input})

以上是一个使用tf_util实现CNN的简单示例。 tf_util提供了一种简单和可读的方式来构建tensorflow模型，使得实现CNN变得更加容易。