我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
import tensorflow as tf
import numpy as np
input = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels)
w = tf.constant(3,shape=(3,1,32),dtype=tf.float32,name='w')#shape=(filter_width,i
使用tensorflow实现一个简单的卷积神经，使用的数据集是MNIST，本节将使用两个卷积层加一个全连接层，构建一个简单有代表性的卷积网络。
代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积，参数x是输入，W是卷积的参数，比如【5,5,1,32】，前面两个数字代表卷积核的尺寸，第三个数字代表有几个通道，比如灰度图是1，彩色图是3.最后一个代表卷积的数量，总的实现代码如下：
from tensorflow.examples
