inputs = tf.reshape(inputs, shape=[-1, 11])怎么用letnet神经网络python

LeNet神经网络是一种经典的卷积神经网络结构，用于图像分类。如果你想使用LeNet神经网络结构来处理输入数据，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

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

2. 构建LeNet神经网络模型：

model = Sequential([
    Conv2D(filters=6, kernel_size=(5,5), padding='valid', activation='relu', input_shape=(32,32,1)),
    AveragePooling2D(pool_size=(2,2)),
    Conv2D(filters=16, kernel_size=(5,5), padding='valid', activation='relu'),
    AveragePooling2D(pool_size=(2,2)),
    Flatten(),
    Dense(units=120, activation='relu'),
    Dense(units=84, activation='relu'),
    Dense(units=10, activation='softmax')
])

3. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

其中，`x_train`和`y_train`是训练集数据和标签，`x_test`和`y_test`是测试集数据和标签。你需要根据你的数据来进行修改。

5. 使用模型进行预测：

y_pred = model.predict(x_test)

其中，`x_test`是测试集数据。你需要根据你的数据来进行修改。

6. 评估模型性能：

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

以上是使用LeNet神经网络结构进行图像分类的基本步骤。在实际应用中，你需要根据你的数据来进行适当的调整。