lenet-5模型分类代码 文心快码BaiduComate 当然,以下是一个使用TensorFlow和Keras实现LeNet-5模型进行分类的完整代码示例。这个过程包括加载和预处理数据、定义LeNet-5模型结构、编译模型、训练模型以及使用模型进行分类预测。 1. 加载和预处理数据 这里我们使用MNIST数据集作为示例,该数据集包含手写数字(0-9)的图像。
4.LeNet-5模型的定义 #有八个层级,卷积层,池化层,全连接层和激励层,每一层原理作用见第一模块详解model=Sequential()model.add(Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),padding="valid",input_shape=(28,28,1),activation="tanh"))model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))model.add(Conv2D(filters=16,...
feed_dict={x: input_images[start_index:input_count - 1], y_: input_labels[start_index:input_count - 1]})#保存模型constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["out_softmax"])#out_softmaxwith tf.gfile.FastGFile("model.pb", mode='wb') as f: ...
5. 变量命名规范 变量的命名要规范主要是为了增强代码的可读性,有以下规范需要遵守: 1)只能由字母,数字及下划线组成 2) 不能由数字开头,更不能是纯数字 3) 不能用Python的关键字,比如Ture, False, if, else等 4) 不要过长 5) 不要用中文 6) 区分大小写 7) 要有意义 8) 建议使用以下两种方式 驼峰式...
关于张量扩充的说明 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...
深度学习-卷积神经网络-实例及代码2(初级)—利用Tensorflow和mnist数据集训练简单的深度网络模型实现手写数字识别 论文Lecun-1998和其中提出的LeNet5模型是深度卷积网络CNN模型的开山之作,其计算机视觉-图像分类领域的重要性不言而喻。在本文实例中,我们利用Tensorflow和mnist数据集学习LeNet5模型的实现与训练,对手写数字...
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请参考第七讲给出的leNet5卷积网络代码,使用Cifar-10数据集训练模型,实现彩色图像识别。 Cifar-10数据集包含了airlane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10种分类,共60000张图片,其中训练集50000张,测试集10000张。请使用lenet5卷积网络
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