``` # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018

@author: markli
"""
import numpy as np;

def ReLU(x):
return max(0,x);

class CovolutionLayer:
"""
卷积层包含卷积和汇合两步操作
"""
"""
filters 包含 filter_size filter_num filter_stride
filter_size 过滤器(卷积核)大小 [行,列]
filter_num  过滤器(卷积核)的个数
filter_stride 卷积步长
pooling 包含 pooling_size pooling_stride pooling_classic
pooling_size 池化时的大小 [行,列] 池化矩阵为方阵
pooling_stride 池化时的步长 一般情况下大小等于pooling_size
pooling_classic 汇合类型 类型包括 最大值汇合 max, 平均值汇合 average
action_fun 卷积操作的激活函数
"""
self.f_size = (filters[0],filters[1]);
self.f_num = filters[2];
self.f_stride = filters[3];
self.p_size = (pooling[0],pooling[1]);
self.p_stride = pooling[2]
self.p_classic = pooling[3];
self.action_fun = action_fun;

self.weights = [];
for i in range(self.f_num):
weight = np.random.randn(self.f_size[0],self.f_size[1]);
self.weights.append(weight);

self.biase = np.random.randn(self.f_num);

def Convolution(self,X):
"""
X 为二维数组
"""
#获得初始X的形状
n,m = X.shape;
#填充
X = ones;

#获得填充后X的形状
n,m = X.shape;

#求得卷积操作降维后的层的大小
t = int((n-self.f_size[0])/ self.f_stride) + 1; #行数
l = int((m-self.f_size[1]) / self.f_stride) + 1; #列数

#求得池化后降维的大小
t_p = int((t-self.p_size[0]) / self.p_stride) + 1; #池化层的行数
l_p = int((l-self.p_size[1]) / self.p_stride) + 1; #池化层的列数

self.convs = [];
self.pools = []
for k in range(self.f_num):
conv = np.ones((t,l));
pool = np.ones((t_p,l_p));
row = 0;
#卷积
for i in range(l):
col = 0;
for j in range(t):
temp = X[row:row+self.f_size[0],col:col+self.f_size[1]];
z = np.sum(np.multiply(self.weights[k],temp)) + self.biase[k];
a = self.action_fun(z);
conv[i][j] = a;
col = col + self.f_stride;

row = row + self.f_stride;

self.convs.append(conv);

#池化
row = 0;
for i in range(t_p):
col = 0;
for j in range(l_p):
temp = conv[row:row+self.p_size[0],col:col+self.p_size[1]];
if(self.p_classic == "average"):
pool[i][j] = np.sum(temp) / (self.p_size[0] * self.p_size[1]);
else:
pool[i][j] = np.max(temp);

col = col + self.p_stride;

row = row + self.p_stride;

self.pools.append(pool);

X = np.array([[18,54,51,239,244,188],
[55,121,75,78,95,88],
[35,24,104,113,109,221],
[3,154,104,235,25,130],
[15,253,225,159,78,233],
[68,85,180,214,215,0]]);

#X 归一化处理
X = (X - np.sum(X)/36) / np.max(X);
#print(X.shape)

con = CovolutionLayer([3,3,2,1],1,[2,2,2,"max"],);
con.Convolution(X);
print(con.pools);```

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