先用CNN提取特征，之后用SVM分类，平台是TensorFlow 1.3.0-rc0，python3.6
这个是我的一个小小的测试，下面这个链接是我主要参考的，在实现过程中，本来想使用vgg16或者VGG19做迁移来提取特征，但是担心自己的算力不够，还有就是UCI手写数据集本来就是一个不大的数据集，使用vgg16或vgg19有点杀鸡用牛刀的感觉。于是放弃做迁移。
我的代码主要是基于下面链接来的。参考链接点击打开链接
这个代码主要是，通过一个CNN网络，在网络的第一个全连接层也就h_fc1得到的一个一维的256的一个特征向量，将这个特征向量作为的svm的输入。主要的操作是在代码行的140-146. 同时代码也实现了CNN的过程（读一下代码就知道）。
如果你要是知道你的CNN的结构，然后就知道在全连接层输出的其实就是一个特征向量。直接用这个特征向量简单处理输入到svm中就可以。
具体的参考论文和代码数据集等，百度网盘
来源：CSDN
作者：邓乐乐
链接：https://blog.csdn.net/qq_27756361/article/details/80479278