classLeNet5(nn.Module):def__init__(self,num_classes,grayscale=False):super(LeNet5,self).__init__()self.grayscale=grayscale self.num_classes=num_classesifself.grayscale:in_channels=1else:in_channels=3self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,6,kernel_size=5),nn.Tanh(),nn.Ma...
2 Keras 实现 fromtensorflow.kerasimportmodels,layersfromtensorflow.keras.utilsimportplot_model# Define the LeNet-5 modeldeflenet5_model():model=models.Sequential()# 创建一个顺序模型# 第一层:卷积层。有6个卷积核,每个核大小是5x5,激活函数是ReLU。# 输入的形状是32x32的灰度图像(因此,通道数是1)mod...
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...
7.F6:全连接层 输出:84个节点 8:OUTPUT 输出层 输出:10个节点 代码实现: 1.模型文件model.py importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassMyLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyLeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2...
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) ...
这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了! 详细介绍了卷积神经网络LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。 正文开始! 一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,...
代码实践 论文中的LeNet5结构会稍微复杂点,尤其是C3卷积层的操作,我们这里实现的是一个简化版本。即不考虑卷积核之间的组合,直接利用PyTorch中内置的卷积操作来进行;同理,池化层的操作也是使用PyTorch内置的操作来进行。 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...
PyTorch 实战：经典模型LeNet5实现⼿写体识别 在上⼀篇博客中，我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中，我们将利⽤著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5，并且利⽤它实现⼿写体字母的识别。训练数据采⽤经典的MNIST数据集。本⽂主要分为两个部分，⼀是如何使⽤PyTorch实现LeNet模型，⼆是...
代码一 代码二 代码三 代码一# 训练代码: importtorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) ...