定义：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize：池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strides：和卷积类似，窗口在
def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 在学习tensorflow看到卷积这部分时，不明白这里的4个参数是什么意思，文档里面也没有具体说明。strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量
Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits() tf.nn.weighted_cross_entropy_w
tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False,
numpy.array可使用 shape, list不能使用shape。可以使用np.array(list A)进行转换。（array转list：array B B.tolist()即可）
1. AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'tf.train.SummaryWriter 改为：tf.summary.FileWriter 2. AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'tf.merge_all_summaries()&
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