PyTorch卷积神经网络案例分析——LeNet 上传者:sherray 2021-01-16 11:40:53上传 PDF文件 24.91KB 热度 22次 #LeNet 是整个卷积神经网络的开山之作,一共有七层,其实2层卷积和2层池化层交替出现, #最后输出三层全连接层得到整体的结果 import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable from torch import nn, optim import matplotlib.pyplot as plt class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() layer1 = nn.S 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 发表评论 sherray 资源:477 粉丝:0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com