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...
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) model.add(layers.Conv2D(6, (5, 5), activation='relu', input_shape=(32, 32, 1))) # 第二层:平均池化(下采样)层。使用2x2的池化窗口来...
# 初始化模型,定义损失函数与优化器model=LeNet5()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 训练过程forepochinrange(5):# 训练5个epochmodel.train()forinputs,labelsintrain_loader:optimizer.zero_grad()# 清空梯度outputs=model(inputs)# 前向传播loss=criterion(...
1.2 搭建 LeNet-5 神经网络结构,并定义前向传播的过程 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.Co...
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...
搭建LeNet5网络模型(Model.py) 点击查看代码 importtorchimporttorch.nnasnnclassLeNet5Model(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5Model, self).__init__() self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.c1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=(5,5), padding=2) ...
上述示例代码可用于人脸识别任务,其中的train文件夹和test文件夹分别存放了训练集和测试集的图像数据。模型训练过程中的准确率和测试损失会输出到控制台。可以根据实际情况调整超参数、网络结构和训练集。 LeNet-5是深度学习领域中的经典模型,它在图像分类领域有不错的表现。然而,LeNet...
2 LeNet-5 原理详解 A INPUT输入层 B C1卷积层 C S2池化层 D C3卷积层 E S4池化层 F C5卷积层-全连接层 G F6全连接层 H OUTPUT层-全连接层 3 LeNet代码实战 A 使用图片训练 B 使用图片编码训练 4 敲黑板 1 说在前面的话 A 温故知新 ...