importtorchfromtorchimportnn# 定义一个网络模型classMYLeNet5(nn.Module):# 初始化网络def__init__(self):super(MYLeNet5,self).__init__()#这里使用28*28的图,边缘填充值为2,然后达到32*32的效果self.c1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,padding=2)#使用Sigmoid的激活函数sel...
2.2 nn.Sequential进行模型设计 定义网络结构 net=nn.Sequential(# 定义LeNet-5网络结构Reshape(),nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Conv2d(6,16,kernel_size=5),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Flatten(),n...
代码参考module ‘tensorflow.python.keras.utils.generic_utils‘ has no attribute ‘populate_dict_with_module_obj
这一层为原始的图像元素,LeNet-5模型接受的输入层大小为32*32*1,第一层卷积层过滤器的尺寸为5*5,深度为6,不使用全0填充,所以这一层的输出的尺寸为32-5+1=28面四个并打印为6,这一个卷积层总共有5*5*1*6+6=156个参数,其中6个未偏置项参数,因为下一层的节点矩阵有28*28*6=4704个结点,每个节点和5...
总共代码一共包含3个文件,分别是模型文件LeNet5.py、模型训练文件LeNet5_Train.py、以及测试文件LeNet5_Test.py。数据集来自kaggle。 依赖环境: python3 PyTorch pandas matplotlib numpy 模型部分代码 LeNet5.py代码如下: import torch.nn as nnclassLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,sel...
这里是caffe框架下一个经典的深度学习模型LeNet-5模型,它应用到了邮政编码中。(课本讲到) 下面贴出代码并且又一些注释。 name:"LeNet"//名称叫做LeNetlayer{//定义一个层(例如池化,卷积这种)name:"mnist"//层的名字为"mnist"type:"Data"//层的类型微数据层top:"data"//层的输出blob有两个data和label1top...
代码部分 采用pytorch官网的数据集 #model.pyimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as FclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__() self.covn1 = nn.Conv2d(3,16,5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2) self.conv2 = nn.Conv2d(16,32,5) ...
(2)model路径:/root/data/model/20170615_101109/model.121 (3)batchSize:16 (4)图片高度:28 (5)图片宽度:84 (6)模型训练后参数在hive中保存的名称:dl.lenet_test (7)模型评估参数在hive中保存的名称:dl.lenet_test_evaluation 4.保存结果 (1)dl.lenet_test (2)dl.lenet_test_evaluation赞...
13.LeNet-5的模型编译,训练和评估是2023全网最新【深度学习与计算机视觉】教程!TensorFlow框架、神经网络模型、图像分类、目标检测与分割实战,比刷剧还爽!的第74集视频,该合集共计102集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。