精通LeNet网络：使用PyTorch巧妙应对图像分类

人工智能

2023-12-24 20:17:45

踏入图像分类的广阔世界，揭开LeNet神经网络的神秘面纱。作为卷积神经网络（CNN）的先驱，LeNet在机器学习领域树立了里程碑。在这篇全面的指南中，我们将携手探索LeNet的精髓，利用PyTorch的强大功能，将图像分类提升到新的高度。

卷积神经网络的诞生：LeNet的兴起

1994年，传奇人物Yann LeCun的创造力催生了LeNet-5，一款用于识别手写数字和机器印刷字符的开创性CNN。作为CNN领域的不朽之作，LeNet为图像处理和模式识别奠定了坚实的基础。

LeNet架构：精巧而高效

LeNet的架构巧妙而高效，由交替堆叠的卷积层和池化层组成：

卷积层： 利用滤波器提取图像特征。
池化层： 缩小特征图尺寸，提高鲁棒性。

PyTorch的魅力：赋能图像分类

PyTorch是一个灵活且强大的深度学习框架，为开发复杂的神经网络提供了直观和高效的接口。我们将利用PyTorch的强大功能，以清晰易懂的方式构建LeNet网络。

代码实战：逐步构建LeNet模型

导入库

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

构建LeNet网络

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

训练LeNet模型

# 初始化LeNet模型
model = LeNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # ... 省略训练代码 ...

# 保存训练后的模型
torch.save(model.state_dict(), 'lenet.pt')