LeNet5_tensorflow2

使用tensorflow2 搭建LeNet5网络，训练MNIST数据集，详细讲解已上传之CSDN https://blog.csdn.net/qq_45723275/article/details/122667592?spm=1001.2014.3001.5501 ，最后使用c++ opencv4.5.5完成模型部署。

综述

LeNet5 这个网络包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全链接层。是其他深度学习模型的基础。LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。本人将激活函数更换为Mish

环境配置

本人环境配置如下：

pycharm2021

vs2022

Anaconda3

tensorflow=2.4

预测结果

文件说明

• dattset.py 加载数据集并划分训练集和测试集
• export_frozen_graph.py 模型固化
• network.py 网络结构
• plt.py 查看数据集
• train_model.py 模型训练
• predict.py 模型预测
• c++ DNN