小编这次要给大家分享的是如何使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

成都创新互联公司专注于企业网络营销推广、网站重做改版、灞桥网站定制设计、自适应品牌网站建设、HTML5建站、购物商城网站建设、集团公司官网建设、成都外贸网站建设公司、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务，价格优惠性价比高，为灞桥等各大城市提供网站开发制作服务。

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。

先介绍下VGG

ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。

他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。

VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数，导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。

模型结构：

本文在实现时候，尽量保存VGG原来模型结构，核心代码如下：

weights ={
  'wc1':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,1,64])),
  'wc2':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,64,64])),
  'wc3':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,64,128])),
  'wc4':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,128,128])),
  
  'wc5':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,128,256])),
  'wc6':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])),
  'wc7':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])),
  'wc8':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,256])),
  
  'wc9':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,256,512])),
  'wc10':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc11':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc12':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc13':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc14':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc15':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,512])),
  'wc16':tf.Variable(tf.random_normal([3,3,512,256])),
  
  'wd1':tf.Variable(tf.random_normal([4096,4096])),
  'wd2':tf.Variable(tf.random_normal([4096,4096])),
  'out':tf.Variable(tf.random_normal([4096,nn_classes])),
}
 
biases ={
  'bc1':tf.Variable(tf.zeros([64])),
  'bc2':tf.Variable(tf.zeros([64])),
  'bc3':tf.Variable(tf.zeros([128])),
  'bc4':tf.Variable(tf.zeros([128])),
  'bc5':tf.Variable(tf.zeros([256])),
  'bc6':tf.Variable(tf.zeros([256])),
  'bc7':tf.Variable(tf.zeros([256])),
  'bc8':tf.Variable(tf.zeros([256])),
  'bc9':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc10':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc11':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc12':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc13':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc14':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc15':tf.Variable(tf.zeros([512])),
  'bc16':tf.Variable(tf.zeros([256])),
  
  
  'bd1':tf.Variable(tf.zeros([4096])),
  'bd2':tf.Variable(tf.zeros([4096])),
  'out':tf.Variable(tf.zeros([nn_classes])),
}

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

文章标题：如何使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集-创新互联
文章网址：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ccdios.html