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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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