默认为 1,用于实现深度可分离卷积等操作。 nn.AvgPool2d 是 PyTorch 中的一个模块,它代表了一个 2D 平均池化层(Average Pooling Layer),用于对输入数据进行池化操作。池化是一种降低数据维度的方法,通常用于减少卷积神经网络(CNN)中的参数数量和计算量,同时使特征检测更加鲁棒。 nn.AvgPool2d 的关键参数: kernel...
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) ...
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...
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...
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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...
LeNet-5的代码与其他部分相似，可以在《匀速小子：用Pytorch搭建卷积神经网络(以mnist时装数据集为例)》找到。经过训练，该模型的准确率可达97%以上，最佳成绩为训练集准确率0.9826428571428572，提交准确率0.97696。训练完成的模型可以保存，以便在后续需要时加载使用，仅需运行LeNet_5类。参考资料包括《...
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。
caffe在 .\examples\mnist文件夹下有一个 lenet.prototxt文件,这个文件定义了一个广义的LetNet-5模型,对这个模型文件逐段分解一下。 name: "LeNet" //网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "data" //定义该网络层的名称为 data