定义LeNet模型结构，包括卷积层，池化层，全连接层。FashionMNIST数据集，代码

LeNet模型是一种经典的卷积神经网络结构，由Yann LeCun教授在1998年提出，最初用于手写数字识别问题。在定义LeNet模型时，通常包括卷积层、池化层和全连接层。以下是LeNet模型的基本结构，以及如何在Fashion-MNIST数据集上应用该模型的代码示例。

LeNet模型结构

1. 卷积层：LeNet模型包含两个卷积层。第一层使用较小的卷积核，例如5x5，以提取初步特征；第二层使用较大的卷积核，例如5x5，以进一步提取特征。每个卷积层后面通常跟有一个激活函数，如Sigmoid或ReLU，以引入非线性。

2. 池化层：在每个卷积层之后，LeNet模型使用平均池化或最大池化层来降低特征图的空间维度，同时保留重要的特征信息。

3. 全连接层：在卷积和池化层之后，LeNet模型包含几个全连接层，用于学习特征之间的复杂关系。最后一个全连接层的输出通常通过Softmax激活函数进行分类。

Fashion-MNIST数据集上的LeNet模型代码

在Fashion-MNIST数据集上应用LeNet模型，可以参考以下代码结构：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        # 第一个卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, padding=2)
        # 第一个池化层
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 第二个卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 第二个池化层
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 第一个全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        # 第二个全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        # 输出层
        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 * 5 * 5)  # 展平特征图
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 实例化模型
model = LeNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上述代码中，LeNet类定义了模型的结构，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。forward方法定义了数据通过模型的前向传播过程。训练循环中，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要根据Fashion-MNIST数据集的特点进行调整，例如调整卷积层的输入通道数、全连接层的输入特征数等。此外，还需要定义数据加载器train_loader来提供训练数据。25710111213