from tensorflow.keras import models, layers from tensorflow.keras.utils import plot_model # Define the LeNet-5 model def lenet5_model(): model = models.Sequential() # 创建一个顺序模型 # 第一层:卷积层。有6个卷积核,每个核大小是5x5,激活函数是ReLU。 # 输入的形状是32x32的灰度图像(因此,通...
Lenet5( (conv_unit): Sequential( (0): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (3): MaxPool2d(kernel_size=2, ...
在 PyTorch 中,通常通过继承nn.Module类来创建自定义模型。 classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,kernel_size=5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Linear(120,84)self.fc...
shuffle=False, num_workers=2)print("train_data:", trainset.data.size())print("train_labels:", trainset.targets.size())print("test_data:", testset.data.size())classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5,1,2) self.pool...
使用Mermaid语法,我们可以展示LeNet-5的基本流程图如下: 输入图像卷积层1池化层1卷积层2池化层2全连接层1全连接层2输出层 PyTorch代码实现 下面是使用PyTorch实现LeNet-5的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsclassLeNet5(...
(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别 论文链接:Gradient-based learning applied to document recognition LetNet-5是一个比较简单的神经网络,但是其包含深度学习的基本模块:卷积层、池化层以及全连接层,其结构如图1所示。 图1:LeNet-5网络结构图 ...
(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别 LeNet-5网络是一个经典的卷积神经网络，主要应用于文档识别，其结构包含卷积层、池化层及全连接层，结构清晰，易于理解。输入层接收32x32像素的归一化图像。第一个卷积层(C1)使用5x5的卷积核和6个核，输出为28x28。接着是池化层(...
代码如下: class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( # (1, 32, 32) in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=0 ), # ->(16, 28, 28) nn.ReLU(), nn.AvgPool2d(kernel_...
LeNet5代码pytorch lenet5代码参数 文章目录 1. LeNet-5 基础介绍 2. 利用TesorFlow + LeNet-5识别mnist手写数字 1. LeNet-5 基础介绍 通过详解卷积神经网络CNN一文,我们对卷积神经网络的有了很多认识,接下来我们将通过几个经典的卷积神经网络,加深对卷积神经网络的理解和认识。
网络的pytorch代码如下: class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 第一层卷积 self.conv_1 = nn.Conv2d(3, 6, (5, 5), stride=1, padding=0) # 第二层池化 self.pool_1 = nn.AvgPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2, padding=0) ...