#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#@Time  : 2020/2/11 10:27
#@Author: jccc
#@File  : 6.1卷积神经网络MNIST.py
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import  input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
batch_size = 100
n_batch  = mnist.train.num_examples // batch_size
#初始化 权值
def weight_variable(shape):
    inital = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) #生成一个正态分布
    return tf.Variable(inital)
# 初始化偏置值
def bias_variable(shape):
    inital = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(inital)
#卷积层
def conv2d(x,w):
    # x是形状 [batch,chang,kuan,通道数]
    # w
    # 步长[1,x方向，y方向 1]
    # same valid
    return tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
#池化层
def max_pool_2x2(x):
    #最大池化
    # x是形状 [batch,chang,kuan,通道数]
    #ksize 窗口大小 [1,x方向，y方向 1]

    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
#定义两个placeholde
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 28*28
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])  #0-9 十个数字输出
#改变 x 的 格式转化成 4d [batch,chang,kuan, 通道数 1维 彩色 就是 3
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

#初始化 第一个 卷积层权值 偏置值
w_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) #5*5的采样窗口 32 个卷积核 从 1 平面抽取
b_conv1 = bias_variable([32])#每个 j卷积核一个 偏置值

#把x——image 和权值进行卷积 ，再加上偏置值 最大池化，用于激活函数 得到 32 平面
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, w_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

#初始化第二个 卷积层 权值和偏置值
w_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) #5*5的采样 63 卷积核 从 32平面取
b_conv2 = bias_variable([64])#每个 j卷积核一个 偏置值

#把hpool1 进行卷积 ，再加上偏置值,最大池化
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, w_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

#卷积 不改变 大小 因为 padding = same
# 28*28 第一次卷积后 还是 28*28 池化是2*2 就变成14*14
#二次卷积 变成 14*14  池化后 7*7
#从上面 两次 卷积 池化后得到 64张 7*7的 平面

#初始化第一个全连接层的权值
w_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024]) #上一层有 7*7*64个神经元 ，全连接层共 1024个 神经元
b_fc1 = bias_variable([1024])

#把池化层2 的输出层扁平化为1维
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])

#求第一个全连接层 输出
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, w_fc1)+b_fc1)

#keep_prob 用来表示神经元的输出 概率 先占位
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

#初始化第二个 全连接层
w_fc2 = weight_variable([1024,10])
b_fc2 = bias_variable([10])
#计算输出
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,w_fc2) + b_fc2)
#交叉熵 代价函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=prediction))
#使用优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
#结果存入 bool 列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(y, 1))
#求准去率
accuaracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(21):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys, keep_prob: 0.7})

        acc = sess.run(accuaracy, feed_dict={x:mnist.test.images, y:mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
        print("after "+str(epoch) +"test accuaray = "+str(acc))
        # 20 after accuaracy 0.9921