import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 设置超参数 batch_size = 64 epochs = 40 lr = 0.001 # 1、数据 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=tra...
该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续
import torch.optim as optime # 导入PyTorch的优化器包,可以从这个包中选择预先定义的SGD等优化函数 from torchvision import datasets, transforms # datasets是 常见视觉数据集的数据加载器;# transforms可以进行常见的图像变换,如随机裁剪、旋转等 from torch.autograd import Variable # 自动求导数用 from torch.uti...
代码设计 #PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经网络对手写数字进行识别CNN——Jason niu importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim classLeNet(nn.Module): def__init__(self): super(LeNet,self).__init__() #Conv1 和 Conv2:卷积层,每个层输出在卷积核(小尺寸的权重张量)和同样...
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...
pytorchLeNet5数字手写体识别 pytorch 手写数字 一、前置工作—确定神经网络结构 搭建神经网络完成某项特定任务,就像做一项工程,需要了解该项目的大致基本情况,准备图纸,才能确定每一步的落实方案。我在学校学习时忽视了这一点,只是老师下达了任务便埋头去构建网络,这其实不利于我对神经网络的深入理解。
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt from torchvision import datasets, transforms # datasets包含常用的数据集,transform 对图像进行预处理 ...
LeNet-5的pytorch实现 | 作为最早发布的典型的卷积神经网络(CNN)之一,LeCun等人提出的LeNet-5因为其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。在20世纪90年代,它被美国很多银行用来识别支票上面的手写数字。现在也是成为CNN学习的入门框架之一。#今日份胡思乱想 #博士 #博士日常 #LeNet #PyTorch #cnn #卷积 ...
CV第三次上机 Pytorch+LeNet-5实现手写数字识别 一、实验目的: 利用LeNet-5 实现手写数字识别 二、实验环境: Win 10 + Visual Studio Code + Python 3.6.6 CUDA 11.3 + cuDNN 8.2.1 Pytorch 1.10.0 torchvision 0.11.1 numpy 1.14.3 + mkl matplotlib 2.2.2...
state_dict(), 'model.pth') print('Saved PyTorch LeNet5 State to model.pth') 四、测试部分 import torch import cv2 as cv from model import LeNet5 from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == '__main__': # Loading models model = LeNet5() model.load_state_dict(torch....