摘要：本文介绍了如何从0开始构建LeNet5去识别手写数字（在MNIST数据集上）。代码包括三大部分：网络结构部分、训练部分、测试部分。在编LeNet5部分代码之前，本文详细地梳理了LeNet5的结构，对于初学者十分友好。训练和测试部分也都有详细的代码说明。在实现LeNet5手写数字识别的同时，

卷积神经网络(LeNet)卷积神经网络(LeNet)tensorflow..... pytorch实现LeNet5

深度学习--实战LeNet5数据集数据集选用CIFAR-10的数据集,Cifar-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含60000张32X32的RGB彩色图片，总共10个分类。其中，包括50000张用于训练集，10000张用于测试

 1importtorch2fromtorch.utils.dataimportDataLoader3fromtorchvisionimporttransforms4fromtorchvisionimportdatasets56#########

Pytorch搭建LeNet-5网络PyTorch实战：经典模型LeNet5实现手写体识别https://github.com/chuanqi305/LeNet5https://github.com/IQ250/LeNet-by-Numpy

  图1Lenet5手写字符分类网络架构Cifar10数据集的Lenet5的框架实现（Pytorch）:1importtorch2fromtorchimportnn,optim3importtorch.nn.functional

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotaspltfromkerasimportregularizers#loadandnormal

文章目录​​复现准备​​​​数据部分​​​​搭建网络结构​​​​C1层：​​​​S2层:​​​​C3层：​​​​S4层:​​​​C5层:​​​​F6层：​​​​Output层:​​​​损失