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LeNet在1990年被提出，是一系列网络的统称，包括了LeNet1~LeNet5，对于神经网络的学习者来说，大家对下面这个图一定很熟悉，该图是对LeNet的简化展示。
在LeNet中已经提出了卷积层、Pooling层等概念，只是但是由于缺乏大量数据和计算机硬件资源限制，导致LeNet的表现并不理想。
LeNet网络结构
LeNet的构成很简单，包括了基础的卷积层、池化层和全连接层，原始的LeNet使用的是灰度图像，下面示例中使用彩色图像进行说明，不影响网络的理解。
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定义网络层
# 定义网络
class LeNet(nn.Module): #继承来着nn.Module的父类def __init__(self): # 初始化网络#super()继承父类的构造函数，多继承需用到super函数super(LeNet, self).__init__()# 定义卷积层，[深度，卷积核数，卷积核大小]self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)# 最大池化，[核大小，步长]self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)# 全连接层self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)self.fc2 = nn.Linear(120, 84)# 根据训练项目，调整类别数self.fc3 = nn.Linear(84, 10)#图像参数变化def forward(self, x): # input(3, 32, 32) x = F.relu(self.conv1(x)) #output(16, 28, 28)x = self.pool1(x) # output(16, 14, 14)x = F.relu(self.conv2(x)) # output(32, 10, 10)x = self.pool2(x) # output(32, 5, 5)x = x.view(-1, 32*5*5) # output(32*5*5)x = F.relu(self.fc1(x)) # output(120)x = F.relu(self.fc2(x)) # output(84)x = self.fc3(x) # output(10)return x网络结构如下，下面将对每一层做一个介绍：
网络中feature map的变化大致如下：
LeNet实例应用
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数据预处理
# 对数据进行预处理
transform = transforms.Compose([# 将输入的 numpy.ndarry[h*w*c]转变为[c*h*w]，像素点值从[0,255]，标准化为[0,1]transforms.ToTensor(),# 将数据进行标注化transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]
)-
数据读取
如果是初次使用CIFAR，需要将download打开，也可以自行通过其他方式进行下载。
# 读取数据-训练集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36, shuffle=False, num_workers=0)-
定义网络
通过LeNet中的介绍，完成网络的定义。
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定义损失函数和优化器
pytorch支持很多损失函数和优化器，可以根据需要进行设定
# 定义损失函数
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)-
模型训练
# 开始训练，设置迭代轮次 epoch
for epoch in range(3):# 损失函数值running_loss = 0.0for step, data in enumerate(train_loader, start=0):inputs, labels = data# 清除梯度累加值optimizer.zero_grad()outputs = net(inputs.to(device))# 计算损失值loss = loss_function(outputs, labels.to(device))# 计算梯度loss.backward()# 参数更新optimizer.step()# 输出损失值running_loss += loss.item()if step % 500 == 499:with torch.no_grad():outputs = net(val_image.to(device))# 输出最大概率predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]accuracy = (predict_y == val_label.to(device)).sum().item() / val_label.size(0)print('[%d, %5d] train_Loss:%.3f tese_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, step + 1, running_loss/500, accuracy))running_loss = 0.0print('train finished')-
保存模型
# 保存模型
save_path = './Lenet.pth'
torch.save(net.state_dict(), save_path)补充
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Pytorch中tensor的顺序是：[batch, channel, height, width]
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卷积层中计算输出大小
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W表示输入图像的Weight，一般Weight=hight
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F表示核的大小，核大小一般为F * F
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P表示Padding，Conv2d中默认是0
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S表示步长
因此对于32*32的输入，在该网络中Output=（32-5+2*0）/1 +1 = 28
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池化层只改变特征的高和宽，不改变深度
因此对于16*28*28，经过MaxPooling后变成了16*14*14