class LeNet5(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): super(LeNet5, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_dim, 6, 5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(6, 16, 5, stride=1, padding=0), nn.ReLU(True...
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...
第一步:建立模型,即LeNET_5.py import torch import torch.nn as nnclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1),nn.MaxPool2d(kernel_size=2))self.conv2=nn.Sequential(nn...
从左至右,最左的1@28×28表示输入图像(其实一般LeNet图不会标出,此处是为了方便理解)。输入进入网络,进行第一层卷积,第一层卷积输出通道为6,原图像大小不变,便得出6@28×28;卷积下一步即池化,这里采用2*2最大池化,即将原图像缩小到原来的一半,缩小的每个区域取最大值代替,依照这个流程完成若干层卷积池化的...
LeNet5的基本结构: LeNet5的基本结构 第一步:安排数据 第二步:确定超参数 第三步:建立网络结构,写上损失函数和优化器 第四步:安排训练过程 第五步:安排测试过程 第六步:保存模型 代码如下: # coding=utf-8 (在源码开头声明编码方式,这样注释和代码中有中文不会报错)importtorch# 导入pytorch库importtorch....
LeNet5( (conv1): Conv2d (1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding= (2, 2)) (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ...
直接利用框架自带的LeNet网络完成模型的搭建。 自己按照LeNet网络的结构,使用Pytorch提供的卷积核自行搭建该网络。 由于LeNet网络比较简单,也为了熟悉Ptorch的nn网络,我们不妨尝试上述两种方法。 对于后续的复杂网络,我们可以直接利用平台提供的库,直接使用已有的网络,而不再手工搭建。
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 ...
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 三、实验理论知识——LeNet-5 1. 背景 1998年计算机科学家Yann LeCun等提出的LeNet5采用了基于梯度...
MNIST手写数字识别问题 在PyTorch 中加载 MNIST 数据集 具有多层感知器的基线模型 用于MNIST的简单卷积神经网络 LeNet5 for MNIST MNIST手写数字识别问题 MNIST问题是一个经典的问题,可以证明卷积神经网络的强大功能。MNIST数据集由Yann LeCun,Corinna Cortes和Christopher Bges开发,用于评估手写数字分类问题的机器学习模型...