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...
目录 收起 1 PyTorch 实现 2 Keras 实现 3 Keras 中多个版本的对比 LeNet:新手上路最佳模型 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 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms...
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...
PyTorch 实现(重点) 1. 简单版本 2. 复杂版本 先看下数据:MNIST 手写数据集 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology)数据集是一个经典的手写数字识别数据集,包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。每张图像是 28×28 像素的灰度图,表示 0-9 之间的手写数字。 数据类型:灰度图...
Pytorch 搭建 LeNet-5 网络 1 数据集 Mnist 数据集是一个手写数字图片数据集,数据集的下载和解读详见Mnist数据集解读。 这里为了对接 pytorch 的神经网络,需要将数据集制作成可以批量读取的 tensor 数据。采用torch.utils.data.Dataset构建。 data.py importos...
在pytorch中,建构一个模型,需要创建一个继承nn.Module类的子类,并且要对子类中的两个函数__init__()和forward()进行重写。在LeNet_5Model的模型定义中,初始化函数定义了卷积层,池化层和线性层,在前向传播函数中定义了网络的结构。x.view()方法和numpy中的reshape类似,都是改变数据类型的内部结构。
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...
pytorch的lenet5改进 pytorch encoding,自学笔记课程老师:刘二大人河北工业大学教师https://liuii.github.io课程来源:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys十一、Implementation_of_Inception_Module先看一下Inception_Module模块的图,课上老师按照下面的图进行
在pytorch 中,图像数据集(提供给网络的输入)的存储顺序为: (batch, channels, height, width),依次为批大小、通道数、高度、宽度。 特别提醒: LeNet-5网络的默认的输入图片的尺寸是32*32, 而Mnist数据集的图片的尺寸是28 * 28。
（1）定义超参数；（2）构建transforms(主要是对图像做变换)；（3）下载、加载数据集MNIST；（4）构建网络模型；（5）定义优化器；（6）定义训练方法；（7）定义测试方法；（8）训练模型并输出预测结果。基于PyTorch的LeNet5网络结构的简洁实现如下(详细复现见参考链接)：参考 https://www.cnblogs.com/JacobDale-...