PaddlePaddle中的LeNet模型如何应用于图像分类？

PaddlePaddle是一个基于Python的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和模块用于构建、训练和部署机器学习模型。LeNet，全称LeNet-5，是由Yann LeCun等人在1998年提出的经典卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别，尤其是MNIST数据集。

在PaddlePaddle中应用LeNet进行图像分类的步骤大致如下：

1. **导入库和模型**: 首先需要导入paddlepaddle及相关库，如`paddle.nn as nn`模块提供各种层的实现。

import paddle
from paddle import nn

2. **构建模型**: 使用`nn.Sequential`创建一个顺序模型结构，包含卷积层、池化层、全连接层等组件。

model = nn.Sequential(
    nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2D(out_channels=16, kernel_size=5),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Flatten(),   # 展平卷积后的特征图
    nn.Linear(400, 120),  # 全连接层
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(120, 84),  
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(84, num_classes)  # 输出层，num_classes为类别数
)

3. **预处理数据**: 对输入图像进行标准化、归一化等操作。

4. **模型训练**: 定义损失函数（如交叉熵），优化器，并通过`paddle.io.DataLoader`加载数据集进行迭代训练。

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)

for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        optimizer.clear_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

5. **评估和预测**: 训练完成后，在测试集上评估模型性能，对新的图像进行分类预测。