PyTorch实战案例4——实现LeNet-5模型

目录

• • 一、实例说明

    • 二、程序解析

    • • 2.1 模型初始化
      • 2.2 模型验证
      • 2.3 创建数据集加载函数
      • 2.4 数据集图像展示
      • 2.5 启动训练过程
      • 2.6 测评准确度

    • 三、全部代码

一、案例描述与分析

本内容将阐述基于PyTorch框架构建卷积神经网络LeNet-5的具体过程，如需了解卷积神经网络LeNet-5的相关知识，可查阅：手写数字识别问题（3）——详解卷积神经网络LeNet-5。

二、代码实现与解析

2.1 定义模型

LeNet-5的架构设计如下：

首先，应明确Reshape类的定义，其作用是将图像数据转换为(X,1,28,28)的格式，其中X代表图像的总数量，而12828则表示图像的尺寸结构，其中1对应于通道数。

    #将x转为1*28*28的数据
    class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self