tensorflow实战系列（四）基于TensorFlow构建AlexNet代码解析
整体流程介绍： 我们从main函数走，在train函数中，首先new了一个network;然后初始化后开始训练，训练时设定设备和迭代的次数，训练完后关闭流程图。 下面看network这个类，这个类有许多方法，inference方法定义整个网络的结构，包括每一层的规格和连接的顺序。__init__方法是把权值和偏置初始化。其他两个方法一个是optimer，定义优化器，一个是sorfmax_loss定义损失函数。 程序最开始的两个函数read_and_decode和get_batch。一个是读取tfrecords，一个是生成批次数据。 OK。就是这样简单。 下面展开说明。 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 16 11:08:21 2017 @author: root """ import tensorflow as tf import frecordfortrain tf.device(0) def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 #读取已有的tfrecords，返回图片和标签 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf