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组网 LeNet 模型

使用 Subclass 方式构建 LeNet 模型

import paddle
from paddle import nn
class LeNet(nn.Layer):
def init(self, num_classes=10):
super().init()
self.num_classes = num_classes

构建 features 子网，用于对输入图像进行特征提取

self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2D(
1, 6, 3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2D(2, 2),
nn.Conv2D(
6, 16, 5, stride=1, padding=0),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2D(2, 2))

构建 linear 子网，用于分类

if num_classes > 0:
self.linear = nn.Sequential(
nn.Linear(400, 120),
nn.Linear(120, 84),
nn.Linear(84, num_classes)
)

执行前向计算

def forward(self, inputs):
x = self.features(inputs)

if self.num_classes > 0:
        x = paddle.flatten(x, 1)
        x = self.linear(x)
    return x

lenet_SubClass = LeNet()

可视化模型组网结构和参数

params_info = paddle.summary(lenet_SubClass,(1, 1, 28, 28))
print(params_info)

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