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    pytorch-LeNet网络

    LeNet网络的结构

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     输入的32x32x1的单通道图片,

    第一层网络: 3x3x1x6的卷积层,步长为1, padding = 1, 经过2x2的池化操作

    第二层网络: 5x5x6x16的卷积层, 步长为1, padding = 2, 经过2x2的池化操作

    第三层网络: 经过.view(out.size(0), -1)的尺度变化, 通过400, 120 的第一层全连接, 通过120, 84的第二层全连接, 通过84, 10的第三层全连接。

    LeNet.py 

    import torch
    from torch import nn
    
    class Lenet(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(Lenet, self).__init__()
    
            layer1 = nn.Sequential()
            layer1.add_module(conv1, nn.Conv2d(1, 6, 3, padding=1))
            layer1.add_module(pool1, nn.MaxPool2d(2, 2))
            self.layer1 = layer1
    
            layer2 = nn.Sequential()
            layer2.add_module(conv2, nn.Conv2d(6, 16, 5))
            layer2.add_module(pool2, nn.MaxPool2d(2, 2))
            self.layer2 = layer2
    
            layer3 = nn.Sequential()
            layer3.add_module(fc1, nn.Linear(400, 120))
            layer3.add_module(fc2, nn.Linear(120, 84))
            layer3.add_module(fc3, nn.Linear(84, 10))
            self.layer3 = layer3
    
        def forward(self, x):
            x = self.layer1(x)
            x = self.layer2(x)
            x = x.view(x.size(0), -1)
            x = self.layer3(x)
    
            return x
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