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。 nn....
10.10) x = self.pool2(x) #output(32,5,5) x = x.view(-1,32*5*5) #output(5*5*32) x = F.relu(self.fc1(x)) #output(120) x = F.relu(self.fc2
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...
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...
Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现 先说一个小知识,助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。卷积函数:一般只用来改变输入数据的维度,例如3维到16维。Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o): """ :param in_channels: 输入的...
三、LeNet-5网络架构设计 LeNet-5网络结构通常包括两个卷积层、两个池化层、两个全连接层以及一个输出层。下面是在PyTorch中定义LeNet-5结构的代码示例: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as FclassLeNet5(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(LeNet5, self)._...
LeNet-5是一个7层卷积神经网络，是在大小为32x32像素的灰度图像上进行训练的。命名约定：Cx：卷积层。Sx：subsampling（池化）层。Fx：全连接层。x ：层的索引。鉴于LeNet-5是相对简单的现代标准，我们可以分别检查每一层，以获得对架构的良好理解。但是，在继续之前，有必要提醒一下卷积层输出大小的计算公式。公...
self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5) self.conv2=nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5) self.conv2_drop=nn.Dropout2d() self.fc1=nn.Linear(320,50) self.fc2=nn.Linear(50,10) defforward(self,x): x=F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x),2))#使用 max 运算执行特定区域的下采样(通常...
LetNet5是一个简单的CNN结构,整体框图如下: LeNet5结构 整个网络一共包含7层(不算输入层),分别是C1、S2、C3、S4、C5、F6、Output,其中Cx代表的是卷积层,Sx代表的是下采样层,接下来分别介绍每一层的作用。 1. 输入层 网络的输入是32x32大小的图像数据。
pytorch实现leNet5识别手写字符 运用卷积神经网络 实现手写数字识别 1 算法分析及设计 卷积神经网络: 图1-2 如图1-2,卷积神经网络由若干个方块盒子构成,盒子从左到右仿佛越来越小,但却越来越厚;最左边是一张图像,最右边则变成了两排园圈。其实,每—个方块都是由大量神经元细胞构成的,只不过它们排成了立方体的...