在二维卷积函数tf.nn.conv2d()，最大池化函数tf.nn.max_pool()，平均池化函数
tf.nn.avg_pool()中，卷积核的移动步长都需要制定一个参数strides（步长），因为无论是卷积操作还是各种类型的池化操作，都是某种形式的滑动窗口（sliding window）处理，这就要求指定从当前窗口移动下一个窗口位置的移动步长。
TensorFlow 文档关于 strides的说明如下：
strides: A list of ints that has length >
variables_to_restore函数，是TensorFlow为滑动平均值提供。之前，也介绍过通过使用滑动平均值可以让神经网络模型更加的健壮。我们也知道，其实在TensorFlow中，变量的滑动平均值都是由影子变量所维护的，如果你想要获取变量的滑动平均值需要获取的是影子变量而不是变量本身。
1、滑动平均值模型文件的保存
import tensorflow as tf
if __name__ == __main__:
v = tf.Variable(0.,name=v)
#设置滑动平均
