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) self.s2 = ...
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
本文基于利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型(win11)改进设计,添加打印网络结构和保存acc-loss可视化并保存,设计了LeNet-5和改进LeNet-5两种网络,对比分析可得改进LeNet-5两种网络准确度有一定的提升。 1. 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数...
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