利用Tensorflow构建CNN图像多分类模型及图像参数、数据维度变化情况实例分析
本文以[CIFAR-10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)为数据集,基于Tensorflow介绍了CNN(卷积神经网络)图像分类模型的构建过程,着重分析了在建模过程中卷积层、池化层、扁平化层、全连接层、输出层的运算机理,以及经过运算后图像shape、数据维度等参数的变化情况。