前文已经详细介绍了LeNet的原理https://www.cnblogs.com/justkeen/p/15874085.html,本章主要使用Pytorch来对LeNet进行实现,并查看其运行的结果。 1#将输入X变成批量数不变,通道数为1,大小为28*28的X2classReshape(torch.nn.Module):34defforward(self,X):5returnX.view(-1,1,28,28)67net =torch.nn.Seq...
在PyTorch入门:使用PyTorch搭建神经网络LeNet5一文中,我们已经使用PyTorch实现了一个简单的神经网络LeNet5,本文将基于PyTorch使用LeNet5和CIFAR10实现图片分类模型的定义、训练和测试的全过程,代码(有详细注释)如下: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimportto...
LeNet作为机器学习界的Hello World还是很适合作为入手的第一个网络架构并用于熟悉pytorch的使用的,其具体结构如下,简单粗暴却有效: 上图的输入结构为[batch, 1, 32, 32]不过目前的LeNet教程基本是使用CIFAR10数据集进行训练的,它的数据是[batch, 3, 32, 32]。使得上图中关于channel的数据是无法完全复刻的,所以...
本文将基于PyTorch使用LeNet5和CIFAR10实现图片分类模型的定义、训练和测试的全过程,代码(有详细注释)如下: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp## 构建神经网络模型:将LeNet5...
基于pytorch框架的lenet模型并导出ONNX格式 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__()...
pytorch基于LeNet网络在MNIST数据集中实现手写体数字图像分类,python+tensorflow2.x+opencv搭建真实场景下的手写数字识别初步成果第一步训练手写数字模型引入需要的库文件读取数据看一下数据什么样数据归一化搭建模型固化模型训练模型看一下我们的训练成果用模型预测一个数
LeNet5由七层组成(不包括输入层),每一层都包含可训练权重。通过卷积、池化等操作进行特征提取,最后利用全连接实现分类识别。 LeNet5包含 3 个卷积层,2 个池化层,1 个全连接层。其中所有卷积层的所有卷积核都为 5x5,步长 strid=1,池化方法都为全局 pooling,激活函数为 Sigmoid。
Computational Statistics and Data Analysis,Neurocomputing,Science China Mathematics等nature子刊,统计学权威期刊发表论文二十余篇,著有专著《社交网络数据:理论与实践》一本,主编两本深度学习教材《深度学习:基于Pytorch的实现》、《深度学习:从入门到精通》,参与编著《数据思维:从数据分析到商业价值》、《数据思维实践:...
LeNet5( (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear(in_features=400, ...
LeNet卷积神经网络由LeCun在1998年提出,这个网络仅由两个卷积层、两个池化层以及两个全连接层组成,在当时用以解决手写数字识别的任务,也是早期最具有代表性的卷积神经网络之一,同时也奠定了卷积神经网络的基础架构,包含了卷积层、池化层、全连接层。 2012年,Alex提出的Alexnet在ImageNet比赛上取得了冠军,其正确率远...