LeNet-5是一个经典的卷积神经网络(CNN)模型,由Yann LeCun等人在1998年提出。它在手写数字识别任务上取得了很好的性能,并被广泛应用于图像分类问题。本文将介绍如何使用PyTorch实现LeNet-5模型,并在MNIST手写数字数据集上进行训练和测试。 数据集介绍 MNIST是一个常用的手写数字识别数据集,包括60000个训练样本和10000...
DataLoader:起到对数据集进行分组的作用,在训练模型时,并不是把训练集中的所有样本加载到X中去,而是把样本分批次进行计算,在多批次后完成对训练集中样本的遍历,也叫做一个周期。 TensorDataset:起到将张量Tensor组成pytorch能够处理的数据组,因为pytorch能够处理的数据组都要继承nn.model() trange:整体类似于range(),...
这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了! 我用PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(MNIST 手写数据集篇)! 详细介绍了卷积神经网络LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集的识别问题。今天我们将使用 Pytorch 来继续实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 CIFAR10 数据集的识别。
trainloader=torch.utils.data.DataLoader(train_set,batch_size=64,shuffle=True)testloader=torch.utils.data.DataLoader(test_set,batch_size=32,shuffle=False) 这里要解释一下 Pytorch MNIST 数据集标准化为什么是 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))? 标准化(Normalization)是神经网络对数据的一种经常...
我用PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(CIFAR10 数据集篇)! 详细介绍了卷积神经网络LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集和 CIFAR10 数据集。然而大多数实际应用中,我们需要自己构建数据集,进行识别。因此,本文将讲解一下如何使用 LeNet-5 训练自己的数据。
采用pytorch官网的数据集 #model.pyimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as FclassLeNet(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) self.po...
三、 PyTorch的实现 图像展平 损失函数 一、 LeNet-5简介 LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型,1998年被提出,论文题目是 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ,作者为 Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner。
PyTorch实现 现在，我将展示如何在PyTorch中实现LeNet-5（略有简化）。我们将在MNIST数据集上训练网络。我们首先导入必需的Python库。此外，我们还检查了GPU是否可用，并相应地设置DEVICE变量。在下一步中，我们设置一些参数（例如随机种子、学习率、batch size、epochs数等），稍后将在建立神经网络时使用这些参数。接...
LeNet-5里使用的是最大池化层，下文使用PyTorch模拟LeNet-5将使用平均池化层。self.pool1 = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)4. 卷积层C3 它的输入是池化层S2的输出，该层的作用是提取更高级别的特征。C3层使用 16 个 5 x 5 的卷积核对 S2 的输出进行卷积，每个卷积核对应一个特征图，因此 C3...
LeNet-5在PyTorch中的实现及其应用 1. 引言 LeNet-5 是由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的一种卷积神经网络(CNN)架构。尽管它是在深度学习的早期提出的,但它仍在图像识别领域中具有重要的影响力。LeNet-5 主要用于手写数字识别,是理解CNN原理的重要基础。