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,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的,大小为28×28。 1.1 下载并加载数据,并做出一定的预先处理 由于MNIST 数据集图片尺寸是 28×...
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burgesyann.lecun.com/exdb/mnist/ 国内下载特别慢,我让国外的同学帮我下的。如果不想浪费太多时间的话,建议魔法上网。 数据下载下来并解压(打开.gz好像不叫解压,但差不多是这个意思)之后是xxxx.idx1-ubyte或xxxx.idx3-ubyte这种格...
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,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的...
x=self.fc3(x)returnx#加载模型参数model =LeNet() model.load_state_dict(torch.load('lenet_mnist.pth')) model.eval()#创建一个虚拟的输入张量dummy_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)#假设输入图像尺寸为28*28#导出模型为ONNX格式onnx_filename ='lenet_mnist.onnx'torch.onnx.export(model,...
可以说 LeNet-5 的效果非常好! 1.7 保存模型 print(model)torch.save(model,'./models/model-mnist.pth')#保存模型 LeNet-5 的模型会 print 出来,并将模型模型命令为 model-mnist.pth 保存在固定目录下。 LeNet((conv1):Conv2d(1,6,kernel_size=(5,...
MNIST数据集分为训练集和测试集。训练数据集包含 60,000 个样本, 测试数据集包含 10,000 样本. 在 MNIST 数据集中的每张图片由 28 x 28 个像素点构成, 每个像素点用一个灰度值表示. 五、详细代码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable ...
这里我们以最经典的MNIST数据集为例: 成功运行完net.py程序后,加载train.py程序的数据集: 以及best_model.pth的保存路径: 这里我们设置训练轮次为50,由于没有提前下载好数据集,所以程序会自动下载在/data目录下,运行结果如下图所示: 最好的模型权重保存在设置好的路径中: 从下图最后一轮的损失值和精确度可以看出...
help="the path of model saved",default='../../models/LeNet.pth')args=parser.parse_args()#...
CNN01:Pytorch实现LeNet的Mnist手写数字识别 1、LeNet的网络结构和原理 LeNet的具体网络结构和原理参考博客: https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了LeNet还讲了其他的网络结构,比较详细,容易理解。 2、基于Pytorch的LeNet的MNIST手写数字识别Python代码实现 ...
[batch, channel, height, width] # 实例化网络,加载训练好的模型参数 net = LeNet() net.load_state_dict(torch.load('Lenet.pth')) # 预测 classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') with torch.no_grad(): outputs = net(im...