MNIST 手写数据集:新手上路最佳数据集 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...
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...
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...
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(),但不同之处在于每次epoch时会有一个进度条 2.程序的整体框架 程序由以下三部分组成: 数据集的构建 模型的构建 模型的使用 3.数据集的建构 函数datasets.MNIST()起到下载...
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。 正文开始! 三、用 LeNet-5 训练自己的数据 ...
本文是使用PyTorch来实现经典神经网络结构LeNet5,并将其用于处理MNIST数据集。LeNet5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是由图灵奖获得者Yann LeCun等提出的一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。它曾经被应用于识别美国邮政服务提供的手写邮政编码数字,错误率仅1%。
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...
PyTorch中的LeNet-5入门 PyTorch中的LeNet-5入门 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。
这里我不用pytorch自己下载数据集,这里我从网上下载mnist数据集 首先介绍一下mnist数据集 这里是我下载的mnist数据集的二进制文件,总共是4个文件,分别是训练集,训练集标签,测试集,测试集标签,其中训练集为60000张图片,测试集为10000张图片,同时对应的标签为60000个和10000个 ...
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...