基于keras搭建一个LeNet-5网络，实现对Mnist手写数字的识别。

好的，下面是基于Keras搭建LeNet-5网络，实现对Mnist手写数字识别的代码：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, AveragePooling2D, Flatten, Dense

# 加载Mnist数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 构建LeNet-5模型
model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters=6, kernel_size=(5,5), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), activation='relu'))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(units=120, activation='relu'))

model.add(Dense(units=84, activation='relu'))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这段代码中，首先我们加载了Mnist数据集，并对数据进行了预处理。然后，我们构建了一个LeNet-5模型，包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。最后，我们编译模型，训练模型，并评估模型的性能。