lenet5模型代码
时间: 2023-02-11 16:27:26 浏览: 75
LeNet-5 是一个用于手写数字识别的卷积神经网络模型,代码可以在网上找到。在 Python 中可以使用 Keras 来实现 LeNet-5 模型,代码如下:
```
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(6, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(16, (5, 5), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(120, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(84, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
```
这是一个基于 LeNet-5 模型的简单实现,可能需要根据实际应用场景进行调整。
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搭建和训练lenet5模型代码
好的,以下是搭建和训练LeNet-5模型的Python代码示例:
```python
import tensorflow as tf
# 定义LeNet-5模型
def LeNet5(input_shape, num_classes):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters=6, kernel_size=(5,5), activation='tanh', input_shape=input_shape),
tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2)),
tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), activation='tanh'),
tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(units=120, activation='tanh'),
tf.keras.layers.Dense(units=84, activation='tanh'),
tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
])
return model
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
# 构建模型
model = LeNet5(input_shape=(28,28,1), num_classes=10)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个名为`LeNet5`的函数,用于搭建LeNet-5模型。接着,我们加载了MNIST数据集,并对数据进行了预处理。最后,我们使用`model.fit`函数来训练模型。
希望这个示例代码对你有帮助。
lenet5分类代码python
LeNet-5(LeNet5)是卷积神经网络(CNN)的经典模型之一,由于其优秀的分类效果在许多图像识别任务中被广泛应用。下面是一个使用Python实现LeNet5分类代码的示例。
首先需要导入所需的库,例如numpy、keras等。然后定义模型架构,并指定输入图像的维度和输出类别数。接下来按照LeNet5的结构,定义多层卷积层和池化层的参数,以及全连接层的参数。最后编译模型并训练。
示例代码如下:
```
# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten
from keras.utils import np_utils
# 载入数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# 设置数据维度和类别数
img_rows, img_cols = 28, 28
num_classes = 10
# 对数据进行处理
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)
# 定义模型架构
model = Sequential()
model.add(Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(120, activation='relu'))
model.add(Dense(84, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1)
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
在该代码中,首先从keras.datasets库中导入MNIST数据集,并对数据进行处理。然后按照LeNet5的结构定义了一个包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层的卷积神经网络。使用categorical_crossentropy作为损失函数,并使用adam作为优化器。最后训练模型并输出测试集的准确率。
需要注意的是,在实际应用中可能需要对模型结构进行调整,并且需要对数据进行一些预处理和增强等操作,以提高分类效果。