一、一点介绍 这个手写数字识别的小案例,采用的是3层神经网络来实现的。需要说明的是,在这个小案例中,神经网络还不具备“学习”的功能,在训练之前,我们会读入一个sample_weight.pkl文件,这个文件里面保存了已经学习好的神经网络的权重和偏置参数。 这个神经网络的结构大概如下: 输入层: 784个神经元 隐藏层1: 50个...
super(LeNet5, self).__init__() #继承父类nn.cell的__init__方法 self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid') self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid') pad_mode是卷积方式 ‘valid’是pad_mode = 0 self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, wei...
3.2 查看模型输出输出 打开http://netron.app,载入本地onnx模型,我们可以看到模型的输入输出 我们查看模型的输入shape,是因为推理过程我们需要输入shape,不过我么也可以使用GetInputInfo.vi来直接获取模型输入的shape 3.3 实现手写数字识别(mnist_pytorch_onnx.vi) 读取onnx模型并选择推理加速引擎,使用属性节点获取输入...
LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层(池化层)...
对MNIST手写体识别实验实现手写数字识别代码的个人查找与理解,对于map映射与数据增强和卷积神经网络的代码有充分的注释,卷积与池化的过程也有充分的注释...
使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 ...
LeNet-5是一种高效的卷积神经网络,在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中 有详细的解释,它在大家熟知的手写数字识别项目中它得到广泛地使用。该网络一共有7层,依次为:卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层(输出层)。 分类训练的准备工作 准备数据集设计网络结构数据...
# 创建 LeNet 类的实例, 指定模型名称和分类的类别数目 model = LeNet(num_classes=10) # 通过调用 LeNet 从基类继承的sublayers()行数,查看LeNet中所包含的子层 # print(model.sublayers()) ### 打印结果 ### ''' [Conv2D(1, 6, kernel_size=[5, 5], data_format=NCHW), MaxPool2D(kernel...
使用pytorch实现LeNet、AlexNet、BiLSTM、CNN-LSTM、DPCNN等网络识别MNIST数据集中的手写数字。 模型定义 LeNet和AlexNet就是用于处理图像的,比较好理解。 LSTM、BiLSTM、DPCNN处理MNIST相当于把图像转换成时序数据;28*28,可以理解为28个时间点,每个时间点的数据28维;也可以理解为一句话28个词,每个词向量28维。
本篇博客学习目标:1、掌握Sequential顺序模型的搭建方法;2、能自己动手敲一遍并理解LeNet-5网络结构 一、搭建Sequential 顺序模型相关知识点 1-1、开始使用 Keras Sequential 顺序模型 顺序模型是多个网络层的线性堆叠。 你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器,来创建一个 ...