【项目推荐】LeNet-MNIST纯NumPy实现：从零理解神经网络计算过程

项目地址：cakeinfer_fnumpy

项目介绍

这是一个使用纯NumPy实现的LeNet-5卷积神经网络框架，专注于帮助开发者深入理解神经网络的计算过程。项目的特点是：

1. 纯NumPy实现，无深度学习框架依赖（并且使用numpy也不会导致过于复杂）
2. 单线程串行计算，便于理解每一步操作
3. 完整的训练和推理功能
4. 自定义的权重存储格式，便于C++部署
5. 详细的日志记录系统

项目结构

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├── layers/                 # 网络层实现
│   ├── common_layer.py    # 基础层类
│   ├── conv2d.py         # 卷积层
│   ├── fc.py             # 全连接层
│   ├── activation.py     # 激活函数
│   └── maxpooling.py     # 最大池化层
├── models/                # 模型实现
├── utils/                 # 工具函数
└── main.py               # 主程序

当前功能

1. MNIST数据集的加载和预处理
2. LeNet模型的完整训练流程
3. 模型权重的保存和加载
4. 单样本推理和批量测试
5. 详细的中间层输出和调试信息