手写数字识别mnist-demo 代码整理总结

当于深度学习的Hello World

git地址：https://github.com/Eniac-Xie/PyConvNet.git

主要代码结构：

0.initial_LeNet.py  组建LeNet网络结构

1.conv_net.py 主要方法：add_layer,forward,backword,train,predict

2.layer.py 主要方法：

conv_forward() conv_backward() #卷积层的前向和后向传播v

max_pooling_forward() max_pooling_backward() #最大池化层的前向和后向传播

relu_forward() relu_backward() #relu的前向和后向

softmax_loss_forward() softmax_loss_backward() #softmax的前向和后向

3.im2col.py 主要方法：

im2col () #图片按步长和pad计算后的column数值

col2im() # column数值转化成image

运行python mnist-demo.py后结果：

epoch: 1, batch: 497, time: 1.710000 sec, obj: 0.162237
epoch: 1, batch: 498, time: 1.700000 sec, obj: 0.162141
epoch: 1, batch: 499, time: 1.700000 sec, obj: 0.162025
200
Accuracy is: 0.981600