为了简便起见，我这里先做一些标号的定义：我们假设输入第i个特征图的各个像素值为x1i，x2i……x25i，因为每个特征图有25个像素。因此第I个特征图经过55的图片卷积后，得到的卷积结果图片的像素值Pi可以表示成：这个是卷积公式因此对于上面的P1~P6的计算方法，这个就是直接根据公式。然后我们把P1~P6相加起来，也...
代码部分 采用pytorch官网的数据集 #model.py import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.covn1 = nn.Conv2d(3,16,5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2= nn.Conv2d(16,32,5) sel...
在上述代码中,第1行是申明定义的LeNet5类继承自PyTorch中的nn.Module类,其目的是方便后续直接使用PyTorch中的模块来快速计算模型的前向传播、反向传播和梯度更新等过程;第4~10行便是定义LeNet5模型卷积部分的计算;第11~17行便是定义后面全连接网络部分,当然也可以将所有的操作都放到一个Sequential()里面。同时,这...
LeNET-5.png 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,将在文章最下方给出百度云下载地址。 下列文件分别为模型建立、模型参数存储、模型测试、模型训练。 文件结构 第一步:建立模型,即LeNET_5.py import torch import torch...
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...
PyTorch实战:经典模型LeNet5实现手写体识别 在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备...
这绝对是最适合初学者的YOLOv5教程,基于PyTorch框架搭建检测模型,解析原理 代码复现! 小北AI丶 377 21 终于有人把图神经网络讲得如此透彻了!华理计算机博士40精讲,带你吃透图卷积、PYG、图模型、图注意力、图相似度那些必备知识点! 小北AI丶 1125 23 【别再看那些过时的课程了!】2022年B站最新版机器学习教程...
在Pytorch中,对于网络中的一些基本功能函数(例如:卷积、池化、激活函数等)都被放在了torch.nn.functional这个模块中。因此,为了方便后续的使用,按惯例我们都会以import torch.nn.functional as F的方式来导入各类基本功能函数,然后以F.的方式来进行调用。
PyTorch 实战：经典模型LeNet5实现⼿写体识别 在上⼀篇博客中，我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中，我们将利⽤著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5，并且利⽤它实现⼿写体字母的识别。训练数据采⽤经典的MNIST数据集。本⽂主要分为两个部分，⼀是如何使⽤PyTorch实现LeNet模型，⼆是...
在Pytorch中,对于网络中的一些基本功能函数(例如:卷积、池化、激活函数等)都被放在了torch.nn.functional这个模块中。因此,为了方便后续的使用,按惯例我们都会以import torch.nn.functional as F的方式来导入各类基本功能函数,然后以F.的方式来进行调用。