pytorch模拟letnet5模型构建卷积神经网络模型训练fashionmnist数据集

好的，我可以为您提供一份基于PyTorch实现LeNet-5模型的代码，并使用FashionMNIST数据集进行训练。

首先，您需要安装PyTorch和torchvision库，以便使用LeNet-5模型和FashionMNIST数据集。您可以使用以下命令在终端中安装它们：

pip install torch
pip install torchvision

然后，您可以使用以下代码来定义LeNet-5模型：

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)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

这个LeNet-5模型定义了两个卷积层和三个全连接层。在forward()函数中，我们使用ReLU激活函数和max pooling操作来提取特征，并将特征传递到全连接层中进行分类。

接下来，您可以使用以下代码来加载FashionMNIST数据集并进行训练：

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

# 定义一些超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
num_epochs = 10

# 加载FashionMNIST数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 实例化LeNet-5模型和损失函数
model = LeNet5()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播和反向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每100步打印一次日志
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))

在这个训练循环中，我们首先使用SGD优化器和交叉熵损失函数实例化了LeNet-5模型。然后，我们将FashionMNIST数据集加载到train_loader中，并使用train_loader在每个epoch中进行训练。对于每个batch，我们首先执行前向传播，计算输出和损失，然后执行反向传播并更新模型参数。最后，我们在每个epoch的日志中记录损失值。

希望这个代码对您有所帮助！