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 torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义LeNet-5架构的神经网络类 class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(Le...
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...
PyTorch代码实现 下面是使用PyTorch实现LeNet-5的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsclassLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5)self.co...
Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现 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,padding=o): """ :param in_channels: 输入的...
pytorch实现LeNet5代码小结 目录 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,...
(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 ...
(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 LeNet-5网络是一个经典的卷积神经网络，主要应用于文档识别，其结构包含卷积层、池化层及全连接层，结构清晰，易于理解。输入层接收32x32像素的归一化图像。第一个卷积层(C1)使用5x5的卷积核和6个核，输出为28x28。接着是池化层(...
) import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') """经典神经网络LeNet模型""" class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, 5), # in_channels, ...
https://github.com/wang-xinyu/pytorchx 本文将以lenet为例进行tensorRT的推理。 环境说明: pytorch 1.7 tensorRT: 8.2.4.2 cuda:10.2 windows 10 NVIDIA GTX 1650 首先clone代码到本地。 git clonehttps://github.com/wang-xinyu/pytorchx cd pytorchx/lenet ...
张量可以看做多维数组,有时需要对维度进行相关操作 比如,使用 PyTorch 对二维图像进行处理,需要扩展为四维的张量,即需要增加一个维度表示通道。 torch.squeeze() 和 torch.unsqueeze() 便能实现这样的操作 squeeze 即“挤压”的意思,用于维度压缩,unsqueeze 即解压缩的过程,用于增加维度...