lenet5分类代码python

LeNet-5（LeNet5）是卷积神经网络（CNN）的经典模型之一，由于其优秀的分类效果在许多图像识别任务中被广泛应用。下面是一个使用Python实现LeNet5分类代码的示例。

首先需要导入所需的库，例如numpy、keras等。然后定义模型架构，并指定输入图像的维度和输出类别数。接下来按照LeNet5的结构，定义多层卷积层和池化层的参数，以及全连接层的参数。最后编译模型并训练。

示例代码如下：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten
from keras.utils import np_utils

# 载入数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 设置数据维度和类别数
img_rows, img_cols = 28, 28
num_classes = 10

# 对数据进行处理
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes)

# 定义模型架构
model = Sequential()
model.add(Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(120, activation='relu'))
model.add(Dense(84, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, verbose=1)

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

在该代码中，首先从keras.datasets库中导入MNIST数据集，并对数据进行处理。然后按照LeNet5的结构定义了一个包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层的卷积神经网络。使用categorical_crossentropy作为损失函数，并使用adam作为优化器。最后训练模型并输出测试集的准确率。

需要注意的是，在实际应用中可能需要对模型结构进行调整，并且需要对数据进行一些预处理和增强等操作，以提高分类效果。