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Created on 2017年4月22日

@author: weizhen
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import tensorflow as tf
#通过tf.get_variable的方式创建过滤器的权重变量和偏置变量，上面介绍了卷积层
#的参数个数只和过滤器的尺寸、深度以及当前层节点矩阵的深度有关，所以这里声明的参数变量
#是一个四维矩阵，前面两个维度代表了过滤器的尺寸，第三个维度表示了当前层的深度。第四个维度表示过滤器的深度
filter_weight=tf.get_variable('weights',[5,5,3,16],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
#和卷积层的权重类似，当前层矩阵上不同位置的偏置项也是共享的，所以总共有下一层深度个不同的偏置项
biases=tf.get_variable('biases',[16],initializer=tf.constant_initializer(0.1))
#tf.nn.conv2d提供了一个非常方便的函数来实现卷积层前向传播的算法，
#这个函数的第一个输入为当前层的节点矩阵，注意这个矩阵是一个四维矩阵，后面三个维度对应一个节点矩阵
#第一个维度对应一个输入batch。比如在输入层，input[0,:,:,:]表示第一张图片
#input[1,:,:,:]表示第二张图片，以此类推
#tf.nn.conv2d第二个参数提供了卷积层的权重，
#第三个参数为不同维度上的步长。虽然第三个参数提供的是一个长度为4的数组，但是第一维和最后一维的数字
#要求一定是1.这是因为卷积层的步长只对矩阵的长和宽有效。最后一个参数是填充padding的方法
#Tensorflow中提供SAME或是VALID两种选择。其中SAME表示添加全0填充,"VALID"表示不添加
conv=tf.nn.conv2d(input,filter_weight,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')

#tf.nn.bias_add提供了一个方便的函数给每一个节点加上偏置项，注意这里不能直接使用加法
#因为矩阵上不同位置上的节点都需要加上同样的偏置项
bias=tf.nn.bias_add(conv,biases)
#将计算结果通过ReLU激活函数完成去线性化
actived_conv=tf.nn.relu(bias)



#池化层
#tf.nn.max_pool实现了最大化池化层的前向传播过程，它的参数和tf.nn.conv2d函数类似
#ksize提供了过滤器的尺寸，strides提供了步长信息，padding提供了是否使用全0填充
pool=tf.nn.max_pool(actived_conv,ksize=[1,3,3,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')

卷积层是神经网络中用于对图像提取特征的结构，有点像高斯滤波去对图像进行平滑处理

不过这里的卷积层要提取的是图像的特征，而且提取图像的算子的值是提前没有确定的

需要通过神经网络的训练来给计算出来