import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport osimport numpy as np#输入节点个数INPUT_NODE = 784#输出节点个数OUTPUT_NODE = 10#图片的尺寸IMAGE_SIZE = 28#通道数NUM_CHANNE

网上基本上都是tensorflow中给的手写字体的模型的训练过程，没有根据模型识别单个图片的相关内容，废话不多说，接下来给出模型的训练，保存，并根据训练好的模型的识别某个图片的数字。 1.模型的训练 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport timem

卷积四分类项目 Gitee传送门 分类目标选取 鲜花 杏花 apricot_blossom桃花 peach_blossom梨花 pear_blossom梅花 plum_blossom 模型选择 卷积 LeNet5VGG16ResNet18ResNet34 以图搜图 获取相似度前10的搜图结果 数据清洗 鲜花四分类 删除非图片文件 删除重复图片 整理

CIFAR10分类 v1：LeNet5：2cnn+3fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v2：LeNet5：3cnn+2fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v3：LeNet5：2cnn+bn+res+3fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v4：VGG16+bn 再次迭代100次

搭建模型训练代码（数据处理、模型训练、性能指标）——> 产生权重w ——>模型结构c、w测试 配置环境 Pycharm刚配置的环境找不到了-CSDN博客 model.py 导入库 import torch from torch import nn from torchsummary import summary 模型搭建  note: stride 步幅为1

1 LeNet结构 主要是为了手写数字识别 具体结构讲解：从图中例子可得 1 先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像 2 第一层5x5卷积，经过公式 输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding/步长+1，（其中，因为是正方形，所以长宽都一样，直接一个式子得出）因为没有padding，输出特征图20个通道，24x24的尺寸。 3 经过第二层Poo

关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。在这里我们着重介绍一下在1998年首次被提出的CNN元组LeNet。LeNet子啊1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，如下图所示，他又连续的卷积层和池化层（正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层），最后经全连接输出结果。 在初始的LeNet中，输入时32*32的图像，经过卷积层输出channel为6，大小28*28的feature map，在

LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了，它发表于1998年，论文原文Gradient-Based Learning Applied to Doucment Recognition作者是Yann Le Cun等。下面对LeNet5网络架构进行简单的说明，有兴趣的同学可以去参考原文，论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。

文章目录 前言LeNet-5部署1.ONNX文件导出2.TensorRT构建阶段(TensorRT模型文件)🧁创建Builder🍧创建Network🍭使用onnxparser构建网络🍬优化网络🍡序列化模型🍩释放资源 3.TensorRT运行时阶段(推理)🍄创建Runtime🍅反序列化模型🍒创建ExecutionContext🍓执行推理🍎释放资源 4.编译和运行 结束语

视觉分类任务 文章目录 一、分类任务简介1.1、分类发展简史 二、卷积知识回顾2.1、卷积运算2.2、池化运算2.3、padding运算2.4、三维卷积(池化)2.5、LeNet5 ：一切的原点 三、AlexNet&ZFNet3.1、AlexNet(2012)：深度CNN与BD的首次触电3.2、ZFNet(2013)：过渡,对AlexNet小调整 四、VGG(2014)：“标准模块+堆叠”