定義四個變數
train_set_x shape: (209, 64, 64, 3)
train_set_y shape: (1, 209)
test_set_x shape: (50, 64, 64, 3)
test_set_y shape: (1, 50)
分別為訓練集的X，Y，測試集的X，Y。
這裡有一點需要注意，作業中直接匯入的檔案train_catvnoncat.h5和test_catvnoncat.h5兩個檔案，如果後面需要訓練自己的資料，需要建立資料集

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train_set_x_flatten = train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0],-1).T
test_set_x_flatten = test_set_x_orig.reshape(test_set_x_orig.shape[0],-1).T
建立了兩個為（64×63×3，209）和（64×64×3，50）這樣的形式，作為兩個新的變數
為什麼上面的語句可以實現這一點，需要繼續學習

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初始化定義w，b，其中w為（m,1)的形式，其中m為輸入的列向量的維度
函式命名為initialize_with_zeros(dim)

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進行正向傳播和損失函式的計算
m = X.shape[1]
A = sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)
cost = -np.sum((np.dot(Y,np.log(A).T)+np.dot((1-Y),np.log(1-A).T)))/m
dw = np.dot(X,(A-Y).T)/m
db = np.sum(A-Y)/m
上面為計算公式，下面的為宣告和一個計算，不是很懂
assert(dw.shape == w.shape)
assert(db.dtype == float)
cost = np.squeeze(cost)
assert(cost.shape == ())
在寫程式時出現了一個問題：dw = 1/m×np.dot(X,(A-Y).T)執行一直為0，不是很懂，但是需要注意
函式命名為propagate(w, b, X, Y)

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反響傳播計算，利用學習率計算w，b的下次迭代的值

 costs = []
 for i in range(num_iterations):  

     grads, cost = propagate(w, b, X, Y)

     dw = grads["dw"]//這裡用來做什麼，不是很懂
     db = grads["db"]

     w = w - learning_rate*dw
     b = b - learning_rate*db

     if i % 100 == 0:
         costs.append(cost)

     if print_cost and
 
 i % 100 == 0:
         print ("Cost after iteration %i: %f" %(i, cost))

函式命名為optimize(w, b, X, Y, num_iterations, learning_rate, print_cost = False)

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對結果進行預測

m = X.shape[1]
    Y_prediction = np.zeros((1,m))
    w = w.reshape(X.shape[0], 1)

    A = sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)

    for i in range(A.shape[1]):

        if A[0,i]>=0.5:
            Y_prediction[0,i] = 1
        else: 
            Y_prediction[0,i] = 0

    assert(Y_prediction.shape == (1, m))
函式命名為predict(w, b, X)

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函式命名完成，需要進行訓練，先建立model，然後訓練資料集
w, b = initialize_with_zeros(X_train.shape[0])

parameters, grads, costs = optimize(w, b, X_train, Y_train, num_iterations, learning_rate, print_cost)


w = parameters["w"]
b = parameters["b"]


Y_prediction_test = predict(w, b, X_test)
Y_prediction_train = predict(w, b, X_train)

print("train accuracy: {} %".format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_train - Y_train)) * 100))
print("test accuracy: {} %".format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_test - Y_test)) * 100))

d = {"costs": costs,
     "Y_prediction_test": Y_prediction_test, 
     "Y_prediction_train" : Y_prediction_train, 
     "w" : w, 
     "b" : b,
     "learning_rate" : learning_rate,
     "num_iterations": num_iterations}

上面的語句顯示最終的正確率，如何計算得到的，還不是很懂，python接觸時間太短，需要了解
函式命名為model(X_train, Y_train, X_test, Y_test, num_iterations = 2000, learning_rate = 0.5, print_cost = False)

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如果要訓練深度學習，網路深度，模型設計，還有資料集的製作，這些都需要仔細學習一下