LeNet5-MNIST-PyTorch 使用教程

LeNet5-MNIST-PyTorch 使用教程

LeNet5-MNIST-PyTorch The simplest implementation of LeNet5 with mnist in PyTorch. Accuracy: ~99% 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeNet5-MNIST-PyTorch

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于PyTorch框架实现的LeNet5网络，用于MNIST数据集的手写数字识别。项目的目录结构如下：

• MNIST: 包含MNIST数据集的文件夹。
• train: 训练脚本所在的文件夹。
• test: 测试脚本所在的文件夹。
• .gitignore: 用于Git版本控制中忽略文件的配置文件。
• LICENSE: 项目的开源协议文件，本项目采用MIT协议。
• README.md: 项目的说明文档。
• model.py: 定义LeNet5模型的结构。
• train.py: 包含训练模型的代码。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的主要启动文件是train.py，该文件包含了加载数据集、构建模型、设置训练参数以及训练模型的完整代码。

以下是train.py的主要步骤：

1. 导入必要的库和模块。
2. 定义设备配置，以确定使用CPU还是GPU进行训练。
3. 加载和标准化MNIST数据集。
4. 定义LeNet5模型结构。
5. 设置训练参数，如学习率、批大小等。
6. 训练模型，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
7. 保存训练好的模型。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件。所有的配置都是直接在train.py脚本中进行设置的。以下是一些主要的配置参数：

• batch_size: 训练时每个批次的样本数量。
• learning_rate: 学习率，用于控制模型学习的速度。
• num_epochs: 训练的轮数，即模型要训练的次数。
• device: 指定使用CPU还是GPU进行训练。

用户可以根据自己的需求调整这些参数，以优化模型的训练过程和性能。

LeNet5-MNIST-PyTorch The simplest implementation of LeNet5 with mnist in PyTorch. Accuracy: ~99% 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeNet5-MNIST-PyTorch