Lenet5网络结构

Lenet5网络是深度学习中最基本的网络结构，开始于90年代，最早是应用于手写数字识别。受限于当时的环境，所以一开始不怎么出名。但是，在2012年，出现了Alexnet，在图像分类领域打败了所有机器学习方法。深度学习开始变得火热。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass LeNet5(nn.Module):def __init__(self, num_classes, grayscale=False):"""num_classes: 分类的数量grayscale：是否为灰度图"""super(LeNet5, self).__init__()self.grayscale = grayscaleself.num_classes = num_classesif self.grayscale: # 可以适用单通道和三通道的图像in_channels = 1else:in_channels = 3# 卷积神经网络self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, 6, kernel_size=5),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),nn.MaxPool2d(kernel_size=2)   # 原始的模型使用的是 平均池化)# 分类器self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(16*5*5, 120),  # 这里把第三个卷积当作是全连接层了nn.Linear(120, 84),nn.Linear(84, num_classes))def forward(self, x):x = self.features(x) # 输出 16*5*5 特征图x = torch.flatten(x, 1) # 展平 （1， 16*5*5）logits = self.classifier(x) # 输出 10probas = F.softmax(logits, dim=1)return logits, probas

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