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LeNet5，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 ...
原文：Tensorflow實現LeNet5網絡並保存pb模型，實現自定義的手寫數字識別（附opencv-python調用代碼）
關於LeNet LeNet 是一個簡單的卷積神經網絡，是用於手寫字體的識別的一個經典CNN 前向傳播過程如下： INPUT層這是神經網絡的輸入，輸入圖像的尺寸統一為 。 C 層輸入圖片： 卷積核大小： 卷積核種類： 輸出feature map大小： 神經元數量： 可訓練參數： 每個濾波器 個參數和一個bias參數，一共 個濾波器 S 層輸入： 采樣區域： 采樣種類： 輸出feature Map大小 ...
2020-03-02 21:37 1 986 推薦指數：
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# 確認當前環境的版本 import mindspore print(mindspore.__version__) 1. 數據集下載 MNIST是一個手寫數字數據集，訓練集包含60000張手寫數字，測試集包含10000張手寫數字，共10類。 從華為雲OBS公共桶中下載。 import ...
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上代碼： 訓練結果： ...