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。

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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])),
}

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