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用slim定义Lenet网络，并训练测试MNIST； 用slim 定义mobilenet_v2网络，并训练测试MNIST

要求： 1.将Lenet单独定义到Lenet.py文件 可以定义为一个函数，例如： def lenet(images): 2.用with slim.arg_scope .....: 去管理 lenet中所有操作的 默认参数，例如activation_fn, weights_initializer，等。 3.编写mnist_train.py脚本，训练slim定义的lenet做MNIST字 符分类。 这里可以不要求用slim中的slim.learning.train，因为这个涉及 转换数据为TFRecord以及用队列读取等复杂操作去自动取数据。

1. lenet 结构如附件描述。注意： (1)lenet 输入为32x32，并用此封装好的而minist为28x28x28x28，并用此封装好的故需要先对数据进行填充。 (2)lenet 输出 10位的 one-hot形式的输出 logits, 故minist的标签读取需采用 one-hot的形式。 采用softmax 交叉熵作为损失函数。用softmax进行分类。 2. 在init函数中传入初始化变量所需的mu，并用此封装好的 sigma参数，并用此封装好的以及其他所需定 制化参数。3. 对lenet中常见的conv层，并用此封装好的fc层，并用此封装好的pooling层定义统一的定制化功能层 graph绘图函数. 为层次化组织网络，并用此封装好的给每个层定义一个不同的名字空间 4. 绘制整个网络计算图的函数，并用此封装好的_build_graph(). 这里要求调用_build_graph() 的过程放在 _init_函数里，并用此封装好的这样外部每调用并生成一个class的实例，并用此封装好的实际上 就自动绘制了一次lenet。 5. 在外部调用该模块并通过实例化实现对lene

构建如下图所示识别模型：该模型由两个相同的网络G(x)组成。后续的两个路径的线性加权模块 两个网络共享相同的参数W。 该模型实现如下的功能，输入两个MINIST图片，判断是不是同一个数字。后续的两个路径的线性加权模块。例如，输入 负样本对：X1=6 的图片 ， X2=9 的图片 输出：1 输入 正样本对：X1=3 的图片 ， X2=3 的图片 输出：0 G(x)是一个一般的全连接网络（两边的网络结构是一样的！共享参数W、b等），由结构可以自己设计。后续的两个路径的线性加权模块 比 如建议两层网络：hidden1：784(28x28)->500; hidden2: 500->10，使用relu。后续的两个路径的线性加权模块 也可以尝试其他节点数组 合，和其他非线性变换函数。后续的两个路径的线性加权模块 。 强调：G(X）的功能定义为提取一张minist 图 像的特征。后续的两个路径的线性加权模块 。 注意:使用此loss 需要定 y=0 （两个数字相同）y=1 (两个数字不同）！！！！！！！！！！ 要求：合理设计网络，及训练数据采样方法，提升网络的正负样本对的预测精度：用ACC 衡量。后

设计变量共享网络进行MNIST分类

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