LeNet-5 是由 Yann LeCun提出的卷积神经网络，在论文《Gradient-Based Learning Applied To Document Recognition》中可以看到 LeNet-5 网络模型的结构，如下图所示： 通过上图可以看到，从左至右网络各个层顺序连接： 输入层 ：图片大小 32×32 卷积层1 ：输入通道 1，输出通道 6，卷积核大小 5×5，步长 1 池化层 ：输入通道 6，输出通道 6，过滤器大小 2×2，步长 2 卷积层2 ：输入通道 6，输出通道 16，卷积核大小 5×5， 步长 1 池化层2 ：输入通道 16，输出通道 16，过滤器大小 2×2，步长 2 全连接层1：节点数 120 全连接层2：节点数 84 全连接层3：节点数 10 我们只需要准备好数据集，并基于上图连接结构，使用 PyTorch 搭建 CNN 网络的结构并进行训练和使用。 实现 LeNet-5 模型 基本环境配置如下： Python：3.11.3 PyTorch：2.0.1（torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2） 1 准备数据集 使用经典的手写数字数据集 MNIST，可以直接通过 PyTorch 的 datasets.MNIST 下载并准备数据： import torch from to