动手深度学习pytorch搭建lenet5

LeNet5是Yann LeCun等人于1998年提出的经典卷积神经网络结构，用于手写数字识别任务。在PyTorch中搭建LeNet5模型，可以分为以下几个步骤：

1. **导入库**:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

2. **定义网络架构**:

class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1, padding=2),   # 输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、填充
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),                    # 最大池化层
            nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(16 * 4 * 4, 120),      # 全连接层，计算通道数乘以特征图尺寸
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(120, 84),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(84, 10)               # 输出层，对应类别数
        )

    def forward(self, x):
        out = self.conv_layers(x)
        out = out.view(out.size(0), -1)  # 展平卷积层输出
        out = self.fc_layers(out)
        return out

3. **数据预处理**:

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),         # 转换成张量
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化
])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

4. **创建模型并加载数据**:

model = LeNet5()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练和测试过程...

5. **训练与验证循环**:
- 使用`train_loader`对模型进行训练，`test_loader`进行验证。
- 在每个epoch结束后，调整学习率等超参数。

完整训练代码可能会包含更复杂的循环、批处理处理、以及一些评估指标，这里只给出了基本框架。如果你想要动手实践，可以从网上找到详细的教程，例如官方文档或其他开发者博客。