LeNet5程序实现（Pytorch框架）

最新推荐文章于 2021-09-23 22:23:43 发布
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分类专栏： CNN 文章标签： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_49089298/article/details/116797438
版权

一、讲解网址
https://www.bilibili.com/video/BV187411T7Ye

深度学习编程工具Pytorch—实现LeNet-5
DIPDWC的博客
05-30 695
Pytorch框架1.背景与目标2. Pytorch实现LeNet-52.1 主函数main()2.2 训练函数train()与测试函数test()3. 结尾参考资料 1.背景与目标 在这一讲中，我们将讲解近年来流行的深度学习编程工具Pytorch的使用方法。最近几年Pytorch工具使用份额日益增长，目前已经成为学术界研究深度学习的第一编程工具。这一讲我们仍然以LeNet为例来讲解Pytorch这一编程工具。 2. Pytorch实现LeNet-5 2.1 主函数main() 首先，我们打开main.py
【PyTorch】在CIFAR10数据集上实现卷积神经网络LeNet-5
CBB_FT的博客
06-17 1102
PyTorch在CIFAR10数据集上实现卷积神经网络LeNet-5
lenet_5模型-MATLAB代码实现
10-28
这是用于手写数字识别的lenet-5模型的MATLAB 代码，内有数据集可以直接运行
Lenet5网络程序
qq_31244453的博客
12-28 243
Lenet5网络 定义初始化网络： 神经网络的典型处理如下： 1.定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）； 2.数据集输入； 3.对输入进行处理（由定义的网络层进行处理），主要体现在网络的前向传播； 4.计算loss,由loss层计算； 5.反向传播求梯度; 6.根据梯度改变参数值，最简单的实现方式为（SGD）为：weight = weight - learning_rate * gradient def __init__(self): super(Len.
LeNet5程序实现（Tensorflow框架）
m0_49089298的博客
05-14 181
一、Tensorflow框架 参考网址： （1）https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36002026/article/details/112701114 重要，需要复现一下
基于Python+Theano实现的Lenet5源代码(附详细注释)
10-10
基于Python+Theano实现的逻辑回归Lenet5源代码，内附有详细注释，让新手尽可能了解每一个函数及变量的作用。这个源代码还需要mlp.py，可以从我的资源中免费下载到：http://download.youkuaiyun.com/detail/niuwei22007/9170435
基于python2.7的LeNet5源代码实现
09-14
基于python2.7的LeNet5源代码实现，效果很不错。
使用pytorch构建神经网络深度学习lenet-5，使用MNIST数据集，包括lenet的网络介绍ppt及程序源码
最新发布
12-15
本教程旨在指导读者如何使用PyTorch框架来构建一个用于MNIST数据集的Lenet-5神经网络模型。首先，教程将介绍Lenet-5的网络结构，包括它如何通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征并进行分类。接着，会展示如何...
基于LeNet5和PyTorch的MNIST手写识别实现
对于学习者来说，完整的源码有助于理解LeNet5模型的实现细节，以及如何使用PyTorch框架进行深度学习模型的开发。 ### 实践操作步骤 1. **环境准备**：首先需要准备一个Python环境，安装PyTorch库。 2. **数据加载**...
(源码)基于PyTorch框架的手写数字识别系统.zip
11-19
本项目是一个基于PyTorch框架的手写数字识别系统，使用了经典的LeNet5卷积神经网络模型。项目包含三个主要文件net.py、test.py和train.py。其中net.py定义了LeNet5模型的结构，test.py用于测试模型的性能，而train....
LeNet-5:LeNet-5的PyTorch实施和实时可视化
05-04
LeNet-5 这实现了略微修改的LeNet-5 [LeCun et al。，1998a]，并在上达到了约99％的准确度。 设置 使用以下命令安装所有依赖项 $ pip install -r requirements.txt 用法 启动visdom服务器进行可视化 $ python -m visdom.server 开始训练程序 $ python run.py 请参阅时期火车损耗实时图表。 经过训练的模型将作为ONNX导出到lenet.onnx 。 可以使用查看lenet.onnx文件 参考 [ ] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，86（11）：2278-2324，1998年11月。
深度学习lenet5学习框架
05-21
深度学习lenet5学习框架，包括训练，测试和验证三个文件
pytorch实现lenet5
08-14
Pytorch 搭建的LeNet-5网络，使用Minist数据集，测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集和训练好的模型参数。
LeNet5-learning
05-23
tensorflow入门级代码，配本人看的一些学习资料，分步很详细
lenet5实现
qq_44840741的博客
09-23 1044
Pytorch环境下搭建lenet5网络实现手写数字识别 （文章采用cuda9.0+cudnn7.4+pytorch1.6环境） 数据集选用EMNIST dataset中的手写数据集，参考链接如下： 数据集下载地址 代码部分参考S.E作者的pytorch实现手写英文字母识别，链接如下： 代码部分 在原作者的基础下将整个运行环境搭载在GPU上，实现代码如下： #查看GPU是否可用 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else
深度学习之LeNet-5(代码实现环节)
豆破苍琼
03-26 975
深度学习之LeNet-5(代码实现环节) 加载数据 加载MNIST数据，该数据是预先用TensorFlow加载的。 这部分不需要做以修改。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", reshape=False) X_trai...
HLS：卷积神经网络LeNet5的实现与测试
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光年之外
05-27 1万+
目录一、引言二、LeNet5的学习三、数学知识补充四、HLS代码设计引言引言 一、引言 1、开发环境。 Windows10、Vivado2018.2、Vivado HLS与Xilinx SDK。 2、LeNet5概述。 1994年，CNN网络，手写字符识别与分类，确立了CNN结构，适合入门。 LeNet5共分为7层： C1，卷积层 S2，池化层 C3，卷积层 S4，池化层 C5，卷积层 F6，全连接层 OUTPUT，全连接层 二、LeNet5的学习 LeNet5每层结构内容的学习。 1°输入层INPU
Tensorflow 入门学习14.TensorFlow实现LeNet5实例
猿来这样-谢厂节的博客
10-02 3712
本文学习内容来自《TensorFlow深度学习应用实践》 本节逐步对LeNet中的每一层进行分解，会对神经元的个数、隐藏层的层数以及学习率等神经网络关键参数做出调整，观察模型训练的时间。 ...
【TensorFlow-CNN】LeNet5神经网络简介附TensorFlow源代码实现
zsWang9的博客
04-12 1560
一、前沿本文代码是我在学习TensorFlow时写的第一个代码，主要是根据LeNet模型编写，但是自距此模型问世以来，深度学习领域发生了很大变化，所以其中某些方法和参数已经有所改变，目前此模型通过在GPU上训练，精确度可以达到98%左右，下面我将详细介绍Tensorflow中的实现，本教程适合TensorFlow的初学者，主要有以下特点：使用Mnist数据集测试精度可达98%可视化输出兼具卷积层、...
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