PS 端实现LeNet-5 卷积神经网络的识别功能,并将识别结果通过AXI-Lite 总线输出给 PL 端;首先在内存开辟一些列缓存空间,用来存储图像和LeNet-5 卷积神经网络计算的中间结果;软件先从 DDR3 中读取 28x28 大小的图像,然后存入事先开辟好的内存,由于需要识别的图像大小为122x122,所以需要取4次才能完整的取完一张...
首先通过compile()函数指定网络使用的优化器对象、损失函数类型、评价指标等设定,这一步称为装配: #导入优化器,损失函数模块fromtensorflow.kerasimportlosses,optimizers#模型装配network.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy']) 模型装配...
在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的...
在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的...
LeNet5的基本结构 第一步:安排数据 第二步:确定超参数 第三步:建立网络结构,写上损失函数和优化器 第四步:安排训练过程 第五步:安排测试过程 第六步:保存模型 代码如下: # coding=utf-8 (在源码开头声明编码方式,这样注释和代码中有中文不会报错)importtorch# 导入pytorch库importtorch.nnasnn# torch.nn库...
pytorchLeNet5数字手写体识别 pytorch 手写数字,一、前置工作—确定神经网络结构搭建神经网络完成某项特定任务,就像做一项工程,需要了解该项目的大致基本情况,准备图纸,才能确定每一步的落实方案。我在学校学习时忽视了这一点,只是老师下达了任务便埋头去构建网络,这
使用Tensorflow和lenet5完成手写数字识别 手写数字识别csdn,《深度学习入门》第3章实战:手写数字识别文章目录前言一、一点介绍二、完整代码三、导入数据集的一个小问题前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第三章,章节最后刚好有个手写
LeNET-5模型如下图: 模型中输入图片的大小为32x32,由于自身数据集的大小为784,即一张图片大小为28x28。所以稍微有所不同。数据集外网下载可能比较慢,将在文章最...
LeNet5( (conv1): Conv2d (1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding= (2, 2)) (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ...
LeNet-5网络结构，其“5”表示卷积核尺寸，整体由7层组成，包括3层卷积层、2层池化层与2层全连接层，约含60840个训练参数与340908个连接。结构第一部分涉及池化操作，其特点在于池化层无训练参数，但需设定池化核大小、步长与类型，本质为特征图采样过程，多维矩阵池化后，通道数保持不变。接着，卷积...