定义前向传播模块 for inference
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根据需求，现将inference模块附上，供各位参考使用。
该模块中的网络架构可根据实际需要自行设定。
将inference模块独立出来，有助于提升代码的可读性与可维护性。此举符合高内聚、低耦合的设计原则。
import tensorflow as tf
# 定义神经网络结构相关的参数
INPUT_NODE = 128*128
OUTPUT_NODE = 62
IMAGE_SIZE = 128
NUM_CHANNELS = 1
NUM_LABELS = OUTPUT_NODE
# 第一层卷积层的尺寸和深度
CONV1_SIZE = 5
CONV1_DEEP = 32
# 第二层卷积层的尺寸和深度
CONV2_SIZE = 5
CONV2_DEEP = 64
# 全连接层的节点个数
FC_SIZE = 512
# 定义神经网络的前向传播过程
def inference(input_tensor, train, regularizer):
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