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            LeNet-5模型的keras实现

             1 import keras
             2 from keras.models import Sequential
             3 from keras.layers import Input,Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten
             4 from keras.datasets import mnist
             5 
             6 
             7 (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
             8 x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)    #######
             9 x_train = x_train.astype("float32")
            10 print(x_train.shape)
            11 y_train = y_train.astype("float32")
            12 x_test = x_test.reshape(-1,28,28,1)
            13 x_test = x_test.astype("float32")
            14 y_test = y_test.astype("float32")
            15 
            16 print(y_train)
            17 x_train /= 255
            18 x_test /= 255
            19 
            20 from keras.utils import np_utils
            21 y_train_new = np_utils.to_categorical(num_classes=10,y=y_train)
            22 print(y_train_new)
            23 y_test_new = np_utils.to_categorical(num_classes=10,y=y_test)
            24 
            25 def LeNet_5():
            26     model = Sequential()
            27     model.add(Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),padding="valid",activation="tanh",input_shape=[28, 28, 1]))
            28     model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
            29     model.add(Conv2D(filters=16,kernel_size=(5,5),padding="valid",activation="tanh"))
            30     model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
            31     model.add(Flatten())
            32     model.add(Dense(120,activation="tanh"))
            33     model.add(Dense(84,activation="tanh"))
            34     model.add(Dense(10,activation="softmax"))
            35     return model
            36 
            37 def train_model():
            38     model = LeNet_5()
            39     model.compile(optimizer="adam",loss="categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
            40     model.fit(x_train,y_train_new,batch_size=64,epochs=1,verbose=1,validation_split=0.2,shuffle=True)
            41     return model
            42 
            43 model = train_model()
            44 
            45 loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test_new)
            46 print(loss,accuracy)
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