PS:
今天上午把 Common Layers （下）所涉及的程序实现了一下。
1. 介绍
该书的tensorflow 适用的版本 0.12以下的； 所涉及的API有部分参数不对；经过修改以后上传至github 中： https://github.com/Leechen2014/TensorFlow-for-Machine-Intelligence
有以下两点API 版本不同导致的错误：
1.1 tf.contrib.layers.fully_connected 部分
在书中的第176 节中曾经介绍到 关于 tf.contrib.layers.fully_connected 的用法：
fc=tf.contrib.layers.fully_connected(features,num_output_units=2)
实际上应该事这样写的：
#此处与之前的有所不同Attempting to use uninitialized value fully_connected/biases
fc = tf.contrib.layers.fully_connected(features,num_outputs=2)
1.2 tf.contrib.layers.convolution2d 部分
书中的原文写的是：
conv2d=tf.contrib.layers.convolution2d(image_input,
num_output_channels=4, ＃这里参数写错了kernel_size=(1,1),activation_fn=tf.nn.relu,stride=(1,1),trainable=True)
conv2d= tf.contrib.layers.convolution2d(
image_input,
num_outputs=3, # 注意这里： num_output_channels=3,
kernel_size=(1,1),
activation_fn=tf.nn.relu,
stride=(1,1),
trainable=True)
这部分也是可以在tensorflow API 中可以找到
过多的话不再解释； 有问题可以留言
二 感悟
2.1 尽信书不如书。
2.2 七夕节 快乐 ， 祝有情人终成眷属 （祝福ing）
