基于keras搭建一个LeNet-5网络，实现对Mnist手写数字的识别

好的，以下是基于Keras搭建LeNet-5网络实现Mnist手写数字识别的代码，供您参考：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

# 第一层卷积，6个卷积核，大小为5*5，使用relu激活函数
model.add(Conv2D(6, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 第二层池化，大小为2*2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 第三层卷积，16个卷积核，大小为5*5，使用relu激活函数
model.add(Conv2D(16, (5, 5), activation='relu'))
# 第四层池化，大小为2*2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 将参数进行扁平化，在LeNet5中称之为卷积层，实际上这一层是一维向量，和全连接层一样
model.add(Flatten())
# 第五层全连接层，120个节点
model.add(Dense(120, activation='relu'))
# 第六层全连接层，84个节点
model.add(Dense(84, activation='relu'))
# 第七层全连接层，10个节点，对应0-9十个数字
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 输出模型的整体信息
model.summary()

# 编译模型，损失函数使用交叉熵，优化器使用adam
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

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

# 将数据集进行处理，将像素点从0-255缩放到0-1之间
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1) / 255.0
# 将标签转换为one-hot编码的形式
from keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 训练模型，批量大小为128，迭代次数为5次
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Accuracy:', accuracy)

希望对您有所帮助！