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(),...
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...
十、结论 在PyTorch中实现LeNet-5网络是一个理解卷积神经网络基本结构和训练流程的好方法。通过实践,我们可以掌握PyTorch框架的使用方法,了解如何设计网络架构、选择损失函数和优化器、编写训练循环等关键步骤。此外,通过调整网络参数、优化训练过程和使用不同的数据集,我们可以进一步提高模型的性能,并探索深度学习在更多领...
1 PyTorch 实现 代码+注释 # 导入PyTorch库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义LeNet-5架构的神经网络类 class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(Le...
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...
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...
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...
前几篇文章都是从线性回归出发,来讲解PyTorch,现在差不多可以开始进入深度学习了,本文以LeCun的LeNet5为例,是用MNIST手写数字的数据集,来看20多年前的CNN是如何工作的,彼时没有GPU,没有ReLU,没有Dropout,…
lenet5代码 pytorch 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。