基于python和keras，写一个lenet-5的模型

好的，以下是基于Python和Keras的LeNet-5模型的实现。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, AveragePooling2D, Flatten, Dense

# 定义LeNet-5模型
def LeNet5(input_shape, num_classes):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1), activation='relu'))
    model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(units=120, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=84, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
    return model

其中，LeNet-5模型包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层，具体结构如下：

- 卷积层1：6个5x5的卷积核，步长为1，使用ReLU激活函数
- 池化层1：2x2的池化核，步长为2
- 卷积层2：16个5x5的卷积核，步长为1，使用ReLU激活函数
- 池化层2：2x2的池化核，步长为2
- 全连接层1：120个神经元，使用ReLU激活函数
- 全连接层2：84个神经元，使用ReLU激活函数
- 输出层：num_classes个神经元，使用softmax激活函数

注意：在Keras中定义LeNet-5模型时，需要在第一层卷积层中指定输入图像的形状。例如，如果输入图像的形状为(32, 32, 3)，则input_shape应该设置为(32, 32, 3)。同时，模型的输出层应该有num_classes个神经元，其中num_classes是分类的类别数。