【源码】基于Python的LeNet5图像分类系统

项目简介

本项目运用Python语言，采用经典的LeNet-5网络结构构建图像分类系统。主要针对MNIST数据集中的手写数字进行分类，借助深度学习和神经网络技术，实现对简单图像的高效分类。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对MNIST数据集进行预处理，涵盖加载数据、归一化、划分训练集和测试集等操作。
2. LeNet-5网络实现：实现LeNet-5网络结构，包含卷积层、池化层、全连接层等，且各层均实现前向传播和反向传播。
3. 模型训练：利用定义的损失函数和优化器对模型进行训练，并保存训练过程中的参数和模型。
4. 模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型的准确率。
5. 可视化功能：将训练过程中的损失和准确率进行可视化，方便用户了解模型的训练状态。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保环境中已安装Python以及必要的库，如numpy、matplotlib等，可通过pip进行安装： bash pip install numpy matplotlib

2. 数据准备

项目会自动加载MNIST数据集，若本地无该数据集，运行代码时会自动下载。

3. 运行代码

直接运行main.py文件开始训练模型，训练完成后，模型会保存在指定路径。也可直接运行output.py来加载预训练的模型并进行测试： bash python main.py python output.py

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】