用Python编写的Nets.LeNet算法在CIFAR-100数据集上进行多类别分类

Nets.LeNet算法是一个经典的卷积神经网络（CNN）架构，最早由Yann LeCun等人在1998年提出，用于手写数字识别任务。该网络结构包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。后来，LeNet被广泛应用于不同的图像分类任务。

CIFAR-100数据集是一个常用的多类别图像分类数据集，共包含100个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别有600个图像。本文将介绍如何使用Python编写LeNet算法，在CIFAR-100数据集上进行多类别分类。

首先，我们需要准备数据集。可以使用torchvision库中的CIFAR100数据集。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = trainset.classes

接下来，我们可以定义LeNet网络结构。在这里，我们使用PyTorch构建网络。LeNet网络包含两个卷积层和三个全连接层。

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

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 100)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = LeNet()

接下来，我们可以选择优化器和损失函数。在这里，我们使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并使用交叉熵损失函数。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

现在我们可以进行训练和测试。

for epoch in range(10):  # 训练轮数
    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 % 2000 == 1999:    
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试
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))

这就是使用Python编写LeNet算法在CIFAR-100数据集上进行多类别分类的示例。你可以调整网络结构、优化器、损失函数、训练轮数和其他超参数来进一步优化模型的性能。