该项目是我自己用tensorflow、keras实现的一些分类（目标检测尚在写）的例子，用来学习tensorflow等框架的使用。
__目录说明
一、文件夹Basenet
init.py -----------为了方便其他文件调用，一个可以为空的文件
Basenet.py -----------使用tensorflow的基础api: tf.nn下的各种函数写的伸进网络基础层的实现文档，下面用于分类的网络VGG、Resnet都有用到这个文件中的函数来实现。
二、文件夹CRNN-TF
这是图像中文字识别的CRNN实现，可以在其他的分类任务十分熟练之后再看这个。这个文档下的文档说明也将再后面说明。
三、文件夹MNIST-TF
mnist.py -----用tensorflow实现的卷积网络并在MNIST数据集上训练文件。
MNIST_data MNIST数据集。
四、文件夹Resnets_models
Resnets_TF.py
五、文件夹vgg16_models 分别用tensorflow.nn、keras、tensorflow.layers实现的vgg网络，用于后面的分类，使用其中之一即可。
VGG16_TF.py -----tensorflow.nn实现的vgg16网络，调用了Basenet的中的基础层实现，vgg19等其他vgg网络雷同，没有实现。
vgg16_keras.py -----keras实现的vgg16网络。
vgg16_tflayers.py -----tensorflow.layers实现的vgg16网络。
六、
format_conversion.py -----tensorflow几种模型之间的转换。
restore.py -----tensorflow几种模型的加载方式，包含使用tensorboard查看网络结构方式。
test.py -----
test_lr.py -----学习率设置方式测试。
train.py -----vgg16分类训练。
train_vgg_keras.py -----keras的VGG16分类训练。
utils.py -----一些处理函数文件。