Keras大法（6）——实现LeNet5模型（1）模型结构（2）模型代码（3）总结（1）模型结构模型结构如下：（2）模型代码importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportosos.environ

LeNet5卷积神经网络--TensorFlow2结果展示loss和acc曲线图参数数量程序结果展示acc=89.36%loss和acc曲线图参数数量程序#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueApr142020

1.训练模型importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimportdatasets,transformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportcv2device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")transform

一、前言本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式，送进lenet作训练和测试，参考了https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/74783452和https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77493943这两篇博文二、训练模型之前的准备工作（1）图像数据准备由于主要是使用lenet模型训

lenet5参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras

说说经典网络LeNet5的架构？之前写毕业论文的时候，看了一些关于深度学习历史方面的资料，里面就有提到LeNet-5这个经典的网络。

本文仅为cnn基于tensorflow的代码部分笔记,主要内容各层的搭建与参数的的设置,cnn介绍:点我链接1.简介本文主要实现lenet5的在手写数字识别数据集mnist上的训练和使用,代码分为cnntest.py

完整代码：https://github.com/jiang4869/LeNet5-Tensorflow-MNIST关于LeNet5网络的介绍，可以参考我的上一篇博客浅谈LeNet-5本文基于Tensorflow

本篇文章首先将介绍PyTorch的基本数据结构Tensor的一些操作；随后给出神经网络中的HelloWorld例子：用最经典的卷积神经网络（LeNet5）训练手写数据集MNISTPyTorch中的Tensor

我用的是Anaconda3，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开AnacondaPrompt，然后输入activatepytorch，进入pytorch.2.输入pipinstalltensorboardX，安装完成后，输入python，用fromtensorboar

自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocum

代码如下：（在上一篇的基础上更改网络lenet5）代码分为3部分，网络-训练和测试#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2510:04:392017@author:mnist_inference.py

主题：LeNet5卷积神经网络paper学习笔记详情请点击LeNet-5一、介绍LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，推动了深度学习领域的发展。

是其他深度学习模型的基础，这里我们对LeNet5进行深入分析，并由此看看Caffe中如

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。

一.模型简介LeNet5诞生于1994年，由YannLeCun提出，充分考虑图像的相关性。

LeNet网络classLenet5(Model):def__init__(self):super(Lenet5,self).

原始论文中的网络结构如下图：keras生成的网络结构如下图：代码如下：importnumpyasnpfromkeras.preprocessingimportimagefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flatten,Activationfromkeras.layersimportConv2D,M

第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图，以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。

LeNet1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。

首先，在论文上的LeNet5的结构如下，由于论文的数据集是32x32的，mnist数据集是28x28的，所有只有INPUT变了，其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序：训练代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatase

先找到LeNet5的模型结构训练代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimporttorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptim

LeNet5  LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。

LeNet5LeNet-5：是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LenNet-5共有7层（不包括输入层），每层都包含不同数量的训练参数，如下图所示。LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式卷积层卷积层采用的都是5x5大小的

lenet5实现手写数字识别一.导入数据集下载数据集查看第一张图片的尺寸输出数据集规模可知图片尺寸为28*28像素，通道数为1。

深度学习第四课是卷积神经网络，共四周内容：第一周卷积神经网络（卷积的含义，各个层的功能，如何计算数据在不同层的大小（shape））第二周深度卷积网络：实例探究（LeNet5、ResNet50等经典神经网络

lenet5网络有两个卷积层

2.模型特点LeNet5诞生于1994年，由YannLeCun提出，充分考虑图像的相关性。

人工智能反向传播Q-Learning实验1.手写卷积神经网络（卷积、池化、正向、反向传播）2.LeNet5手写数字识别（LeNet5网络结构）3.A*算法（启发式搜索）4.cifar10withpytorch5

本文将参考教程，结合自己的理解，利用TensorFlow实现LeNet5，学习和理解卷积神经网络，网络上教程较多，此文不做重点介绍。

https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/89288051现代雏形：LeNet（1998）：现在一般指LeNet5，（输入层、卷积、池化

本文从CSDN上转移过来：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51090698在（Caffe，Lenet5）初始化训练网络（三）中介绍了训练网络的初始化

本文地址：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/72861591我们来实现下不标准的LeNet模型：train：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/master/InActionB1/chapter6/mnist_train_6_4_1.pyinference：http

参考文献:《基于卷积神经网络的人脸识别研究》李春利，柳振东，惠康华文章中基于经典的网络LeNet-5的结构，提出了一种适用于ORL数据集的CNN结构，在该数据集上取得了较高的识别率。本文是在参考此论文的基础上，使用tensorflow实现了文中相关理论。ORL训练集byCSDN训练集下载解压后可以看到，ORL训练集一共有40类，每一类有10张bmp类型的图片。目录s1中图片首先我们需要做的就是将这

y=LeNet5_infernece.inference(x,False,regularizer)然后inference里，根据LeNet5结构，卷积C1--池化S2--卷积C3--池化S4--卷积C5

lenet5结构及pytorch、tensorflow、keras（tf）、paddle实现mnist手写数字识别环境python3.6，tensorflow-gpu1.12.0代码#-*-coding

自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition

我用的是Anaconda3，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开AnacondaPrompt，然后输入activatepytorch，进入pytorch.2.输入pipinstalltensorboardX，安装完成后，输入python，用fromtensorboar

神经网络中的卷积和反卷积原理深度学习（三）转-可视化理解卷积神经网络直接查看卷积神经网络的过程特征深度学习（四）转--入门深度学习的一些开源代码深度学习（五）基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

0.预备在上一篇文章中，我们测试了100个中文字符使用Lenet5模型的正确率，其正确率达到了100%。

从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521引言当前深度学习十分

1998年，第一个多层人工神经网络——LeNet5,也是第一个正式的CNN模型（LeCun,用于手写数字分类）。共7层：2个卷

转换数据集2.训练2.1定义网络2.2加载数据2.3训练2.4预测3.序列化模型和参数3.1使用注释序列化3.2使用跟踪序列化3.3注意事项4.使用C++部署4.1MNIST4.2另一个例子5.参考—以用LeNet5

虽然第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet。二、LeNetLeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。

二、经典网络结构A、LeNet5（1986）由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。卷积都是5*5的模板，stride=1，池化都是MAX。

TensorFlow之初识CNN任务导读任务内容任务实现EDA探索性数据分析算法原理算法实现算法验证与评价总结References任务导读熟练掌握基于TensorFlow的深度卷积神经网络的原理、实现分类网络LeNet5

PytorchCNN结构特点：面向对象编程，即网络模型类继承自nn.Module基类；重写构造函数和forward函数；定义分类器classifier，最后做全连接处理；PytorchCNN实例：*根据LeNet5

首先介绍一下什么是卷积神经网络。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一，它主要包含卷积层和池化层。下图是卷积神经网络的基本结构。一个卷积神经网络通常由以下5部分组成。输入层。输入层是整个神经网络的输入，在卷

这项由YannLeCun完成的开创性工作自1988年以来多次成功迭代之后被命名为LeNet5。

def__init__(self):super(Lenet5,self).