用mindspore搭建lenet5网络模型
时间: 2023-06-27 09:05:36 浏览: 51
好的,以下是基于MindSpore搭建LeNet5网络模型的代码:
```python
import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import Normal
class LeNet5(nn.Cell):
def __init__(self, num_class=10, num_channel=1):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, kernel_size=5, stride=1, padding=0, has_bias=True, pad_mode='valid')
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=0, has_bias=True, pad_mode='valid')
self.fc1 = nn.Dense(16*5*5, 120, weight_init=Normal(0.02))
self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02))
self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02))
self.relu = nn.ReLU()
self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
def construct(self, x):
x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x)))
x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
在该代码中,我们实现了一个LeNet5的网络模型。其包含两个卷积层和三个全连接层。在构建网络时,我们使用了MindSpore提供的一些常用组件,如卷积层`nn.Conv2d`、全连接层`nn.Dense`、ReLU激活函数`nn.ReLU`以及最大池化层`nn.MaxPool2d`。
其中,`__init__`函数用于初始化网络模型,`construct`函数用于实现前向传播过程。在前向传播过程中,我们首先进行两次卷积操作,并且使用ReLU激活函数和最大池化层对特征进行处理。然后将特征展平,并通过三个全连接层进行分类。
希望对你有所帮助!