使用pytorch搭建Lenet5模型

好的，下面是使用PyTorch搭建Lenet5模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1)
        self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

这里我们定义了一个LeNet5的类，继承自nn.Module类，然后在__init__方法中定义了网络的各层结构，包括卷积层、全连接层等。在forward方法中，我们将各层结构按照前向传播的顺序连接起来，并返回最终的输出结果。

需要注意的是，LeNet5模型接受的输入是28x28的灰度图像，因此我们在第一层卷积层中指定输入通道数为1。同时，我们使用了ReLU激活函数和最大池化操作来提升模型的性能。

如果你要使用这个模型进行图像分类任务的话，你需要将输入的图像转换成28x28的灰度图像，并将像素值归一化到[0,1]范围内。然后就可以将这个图像输入到模型中进行预测了。