qq_45402214的博客

CNN实现手写数字识别卷积神经网络介绍什么是卷积paddingstride(步长)三维卷积池化层LeNet-5卷积神经网络LeNet-5实现（pytorch）卷积神经网络介绍卷积神经网络它的优点在于，需要调优的参数比全连接神经网络少的多，因此他的训练速度会快很多。一般多用于做视觉识别。什么是卷积下面我们来看一下这张图片，从下图我们可以看到左边这个二维矩阵表示的是一张661的图片，661意思是一张长为6宽为6通道数为1的图片，一张彩色的图片的通道数是3，所以我们调颜色有三个值分别是RGB。中间是

import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.autograd import Variable#training settingbatch_size = 16# MNIST Datasettrain_dataset = datasets.MNIST

PyTorch计算图计算图(Computational Graph)计算图(Computational Graph)计算图是计算代数中的一个基础处理方法，我们可以通过一个有向图来表示一个给定的数学表达式，并可以根据图的特点快速方便对表达式中的变量进行求导。而神经网络的本质就是一个多层复合函数, 因此也可以通过一个图来表示其表达式。#torch.autograd.Variable 实现自动求导"""本质上Variable和Tensor没有什么区别，不过Variable会放在一个计算图里面，可以