# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
INPUT_NODE = 784
OUTPUT_NODE = 10
LAYER1_NODE = 500
def get_weight_variable(shape,regularizer):
weights = tf.get_variable('weights',shape,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
if regularizer != None:
tf.add_to_collection('losses',regularizer(weights))
return weights
#辅助函数
def inference(input_tensor, regularizer):
with tf.variable_scope('layer1'):
weights = get_weight_variable([INPUT_NODE,LAYER1_NODE],regularizer)
biases = tf.get_variable('biases',[LAYER1_NODE],initializer=tf.constant_initializer(0.0))
layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor,weights)+biases)
with tf.variable_scope('layer2'):
weights = get_weight_variable([LAYER1_NODE,OUTPUT_NODE],regularizer)
biases = tf.get_variable('biases',[OUTPUT_NODE],initializer=tf.constant_initializer(0.0))
layer2 = tf.matmul(layer1,weights)+biases
return layer2
minist优化模型inference
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