import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 因为在定义时候时候nn.model,只要是关于继承都会使用的 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5) # 3, 16, 5分别以此对应的是输入通道3,输出通道16,卷积核大小5*5 self.pool1 = ...
1、LeNet模型搭建(model.py) #导入相应的包 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #定义LeNet模型 class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5) self.relu=nn.ReLU() self.maxpool1=nn.M...
LeNet-5 神经网络一共五层,其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体,网络的结构为 : 输入→ 卷积 → 池化 → 卷积 → 池化 → 全连接 → 全连接 → 全连接 → 输出。 在pytorch中,图像数据集的存储顺序为:(batch, channels, height, width),依次为批大小、通道数、高度、宽度。所以,按照网络结构,各层的参...
LeNet-5 神经网络一共五层,其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体,网络的结构为 : 输入→ 卷积 → 池化 → 卷积 → 池化 → 全连接 → 全连接 → 全连接 → 输出。 在pytorch中,图像数据集的存储顺序为:(batch, channels, height, width),依次为批大小、通道数、高度、宽度。所以,按照网络结构,各层的参...
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。
简介: 【利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型(win11)续】 本文基于利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型(win11)改进设计,添加打印网络结构和保存acc-loss可视化并保存,设计了LeNet-5和改进LeNet-5两种网络,对比分析可得改进LeNet-5两种网络准确度有一定的提升。 1. 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html 其实本文内容主要是PyTorch的官方教程。 PyTorch官方教程中代码实现与图片所示的LeNet5不符(PyTorch官方教程代码中是3×3的卷积核,而图片中LeNet5是5×5的卷积核),本文中我是按照图片所示模型结构实现的。
这是一个结合了PyTorch深度学习框架和Flask web框架的项目,旨在实现手写数字的预测。项目提供了一套完整的流程,包括数据集下载、模型搭建、训练、评估和网页应用。通过使用LeNet-5模型对MNIST数据集进行训练,用户可以通过Flask搭建的网页应用进行手写数字预测。项目提供了详细的使用方法和参考资源,方便用户快速上手和定制自...
最近在学习pytorch,手工复现了LeNet网络,并附源码如下,欢迎大家留言交流 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms class LeNet(nn.Module): def __init__(self): ...
本文基于利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型(win11)改进设计,添加打印网络结构和保存acc-loss可视化并保存,设计了LeNet-5和改进LeNet-5两种网络,对比分析可得改进LeNet-5两种网络准确度有一定的提升。 1 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享...