LeNet的PyTorch卷积神经网络案例分析
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：PDF
简介：
本篇文章将深入探讨和解析基于PyTorch框架实现的经典LeNet卷积神经网络模型，并通过具体案例进行详细讲解。
LeNet 是卷积神经网络的先驱之作，共有七层结构：两层卷积层与两层池化层交替出现，最后通过三层全连接层输出结果。
以下是 LeNet 的 PyTorch 实现代码：
```python
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
from torch import nn, optim
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
```
注意，这里只展示了 `LeNet` 类的初始化部分代码。完整的实现需要添加具体的层定义和前向传播方法等细节。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
