6、保存模型 基本上所有的网络训练过程都可以按这种过程来实现这里以简单的LeNet-5识别手写体数字为例,让大家看到训练的完整流程: import torch from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 设...
LeNet 5的网络结构图如下 虽然被称为LeNet 5,但这个网络不包括输入的话,一共有7层,1卷积层、2池化层、3卷积层、4池化层、5全连接层、6全连接层、7分类层(之后接输出)。 虽然LeNet 5 网络不大,但是包含了深度学习的基本模块:卷积层、池化层和全连接层,每一层都包含可训练参数,每个层有多个特征图,每个...
确实,使用pytorch以来,确实感觉心情要好多了,不像TensorFlow那样晦涩难懂。迫不及待的用pytorch实战了一把MNIST数据集,构建LeNet神经网络。话不多说,直接上代码! importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorch.optim as optimfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorchvisionfromtorch....
2、基于Pytorch的LeNet的MNIST手写数字识别Python代码实现 代码来源于: https://github.com/L1aoXingyu/pytorch-beginner/blob/master/04-Convolutional Neural Network/convolution_network.py (1) 整体代码: #__author__ = 'SherlockLiao'importtorchfromtorchimportnn, optim#import torch.nn.functional as Ffromtorc...
#PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经网络对手写数字进行识别CNN——Jason niu importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim classLeNet(nn.Module): def__init__(self): super(LeNet,self).__init__() #Conv1 和 Conv2:卷积层,每个层输出在卷积核(小尺寸的权重张量)和同样尺寸输入区...
LeNet5实现手写体数字识别(基于PyTorch实现) import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt from torchvision import datasets, transforms # datasets包含常用的数据集,transform 对图像进行预...
LeNET-5模型如下图: 模型中输入图片的大小为32x32,由于自身数据集的大小为784,即一张图片大小为28x28。所以稍微有所不同。数据集外网下载可能比较慢,将在文章最...
LeNet-5的pytorch实现 | 作为最早发布的典型的卷积神经网络(CNN)之一,LeCun等人提出的LeNet-5因为其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。在20世纪90年代,它被美国很多银行用来识别支票上面的手写数字。现在也是成为CNN学习的入门框架之一。#今日份胡思乱想 #博士 #博士日常 #LeNet #PyTorch #cnn #卷积 ...
利用LeNet-5 实现手写数字识别 二、实验环境: Win 10 + Visual Studio Code + Python 3.6.6 CUDA 11.3 + cuDNN 8.2.1 Pytorch 1.10.0 torchvision 0.11.1 numpy 1.14.3 + mkl matplotlib 2.2.2 三、实验理论知识——LeNet-5 1. 背景 1998年计算机科学家Yann LeCun等提出的LeNet5采用了基于梯度...
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, ...