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(),...
1 PyTorch 实现 代码+注释 # 导入PyTorch库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 定义LeNet-5架构的神经网络类classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()# 第一卷积层:...
今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。 正文开始! 一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的...
LeNet-5网络pytorch实现 测试CIFAR10数据集 文章目录 重写Dataset Model Train Test 参考资料 重写Dataset 没有用官方导入的数据集,而是自己读取图片和标签,主要熟悉一下处理数据集的流程。 dataset.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image # 读取图片 import os # 创建一个class,继承Dataset...
LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了,这里记录一下自己的实现方法。 LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用于手写数字识别,也是首批在图像识别中运用了卷积的网络。LeNet-5的网络结果如下: 从这个网络结构图中可以看出,网络首先经过了卷积、池化、卷积、池化、全连接、全...
三、 PyTorch的实现 import osimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 定义 LeNet-5 模型class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() # 定义卷积...
详细介绍了卷积神经网络LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。 正文开始! 一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样...
LeNet-5——CNN经典网络模型详解（pytorch实现）一、LeNet-5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。原论文地址 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们...
在PyTorch中实现LeNet-5网络是一个涉及深度学习基础知识、PyTorch框架使用以及网络架构设计的综合性任务。LeNet-5是卷积神经网络(CNN)的早期代表之一,由Yann LeCun等人提出,主要用于手写数字识别任务(如MNIST数据集)。下面,我将详细阐述如何在PyTorch中从头开始实现LeNet-5网络,包括网络架构设计、参数初始化、前向传播...
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...