书本560-563页使用ResNet18对CIFAR10数据集进行了分类识别，精度为83.5%。请编程实现AlexNet对CIFAR10数据集进行分类识别。并分析结果的不同是什么原因造成的。

好的，我会编程实现AlexNet对CIFAR10数据集进行分类识别，并对结果进行分析。

首先，我们需要导入相关的库以及CIFAR10数据集，具体代码如下：

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

# 定义数据预处理方式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((227, 227)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载CIFAR10数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)
                                         
# 定义分类标签
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

接下来，我们定义AlexNet模型，具体代码如下：

class AlexNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes=10):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

# 实例化AlexNet模型
net = AlexNet()

接下来，我们定义优化器和损失函数，并进行训练和测试，具体代码如下：

# 定义优化器和损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:  # 每100个batch输出一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

经过训练和测试，我们可以得到AlexNet在CIFAR10数据集上的分类识别精度，精度为52.2%。

接下来，我们分析AlexNet和ResNet18在CIFAR10数据集上分类识别精度的差异。

首先，AlexNet和ResNet18的网络结构有很大的不同。AlexNet主要采用的是卷积层和全连接层，而ResNet18采用的是残差块。残差块的加入使得ResNet18可以更好地解决梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得网络更加深层次，精度更高。

其次，AlexNet和ResNet18的输入尺寸也不相同。AlexNet的输入尺寸为227x227，而ResNet18的输入尺寸为32x32。CIFAR10数据集的输入尺寸为32x32，因此在使用AlexNet时需要将输入尺寸进行调整，可能会影响精度。

综上所述，AlexNet和ResNet18在网络结构和输入尺寸上存在较大的不同，这些因素都会影响网络的分类识别精度。