3.2 搭建 LeNet-5 神经网络结构 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu=nn.ReLU()self.maxpool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.m...
LeNet-5由7个层组成:两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。具体结构如下: 代码语言:javascript 复制 plaintextCopy code1.卷积层:输入1通道,输出6通道,卷积核大小为5x52.池化层:最大池化,池化窗口大小为2x23.卷积层:输入6通道,输出16通道,卷积核大小为5x54.池化层:最大池化,池化窗口大小为2x25.全连接...
LeNet:新手上路最佳模型MNIST 手写数据集:新手上路最佳数据集1 PyTorch 实现代码+注释 # 导入PyTorch库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvisi…
在 PyTorch 中,通常通过继承nn.Module类来创建自定义模型。 classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,kernel_size=5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Linear(120,84)self.fc...
先说一个小知识,助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数:一般只用来改变输入数据的维度,例如3维到16维。 Conv2d() Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,pad
使用PyTorch实现LeNet-5神经网络 LeNet-5是由著名科学家Yann LeCun在1989年提出的一种卷积神经网络(CNN),最初用于手写数字识别。尽管LeNet-5的结构相对简单,但它在深度学习领域的重要性不言而喻,特别是在计算机视觉任务中。本文将以PyTorch为基础,介绍如何实现LeNet-5的代码示例,并通过状态图和流程图梳理其结构和...
(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别 论文链接:Gradient-based learning applied to document recognition LetNet-5是一个比较简单的神经网络,但是其包含深度学习的基本模块:卷积层、池化层以及全连接层,其结构如图1所示。 图1:LeNet-5网络结构图 ...
Pytorch部分代码:Pytorch-LeNet-5: Pytorch实现LeNet-5 (gitee.com) C++部分代码:Keras: C++实现Keras模型及卷积神经网络的初步实现 (gitee.com) Pytorch部分 model.py文件 这个文件实现了改进后的LeNet-5网络模型,并将该模型放到设备(CPU或GPU)中实例化成model。
要基于pytorch做深度学习,但是代码水平很低,该如何入门学习深度学习? luckily小狗 2838 7 B站强推!适合小白快速上手的【深度学习入门】教程,全程大白话讲解原理基础及项目实战,比啃书强多了! 默默无闻你路哥 488 3 【200集全】深度学习十天入门到起飞!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN...