原文:PyTorch實戰:經典模型LeNet5實現手寫體識別

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我們以LeNet為例介紹了CNN的重要概念。在這篇博客中,我們將利用著名深度學習框架PyTorch實現LeNet ,並且利用它實現手寫體字母的識別。訓練數據采用經典的MNIST數據集。本文主要分為兩個部分,一是如何使用PyTorch實現LeNet模型,二是實現數據准備 定義網絡 定義損失函數 訓練 測試等完整流程。 一 LeNet模型定義 LeNet是識別手寫字母 ...

2018-12-27 16:53 0 1836 推薦指數:

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卷積神經網絡入門:LeNet5手寫體數字識別)詳解

第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖,以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡: 下面是改進后的LeNet5網絡: ...

Tue Oct 16 18:19:00 CST 2018 4 2832
pytorch實現MNIST手寫體識別(全連接神經網絡)

環境: pytorch1.1  cuda9.0  ubuntu16.04 該網絡有3層,第一層input layer,有784個神經元(MNIST數據集是28*28的單通道圖片,故有784個神經元)。第二層為hidden_layer,設置為500個神經元。最后一層是輸出層,有10個神經元(10 ...

Thu Aug 15 06:47:00 CST 2019 2 2217
深度網絡實現手寫體識別

基於自動編碼機(autoencoder),這里網絡的層次結構為一個輸入層,兩個隱層,后面再跟着一個softmax分類器: 采用貪婪算法,首先把input和feature1看作一個自動編碼機,訓練 ...

Thu Oct 23 18:45:00 CST 2014 0 4889
tensorflow實現Minist手寫體識別

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下載MINIST數據集mnist ...

Fri Mar 03 20:44:00 CST 2017 0 4685
基於TensorFlow簡單實現手寫體數字識別

本案例采用的是MNIST數據集[1],是一個入門級的計算機視覺數據集。 MNIST數據集已經被嵌入到TensorFlow中,可以直接下載和安裝。 此時,文件名為MNIST_data的 ...

Sat Jun 29 01:35:00 CST 2019 0 2654
Pytorch1.0入門實戰一:LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別

記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow,各種sess.run(),頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來,一直想寫點什么。曾經在2017年5月,Andrej Karpathy發表的一篇Twitter,調侃道:l've been using PyTorch a few ...

Sun Mar 03 07:51:00 CST 2019 0 1351
 
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