Lenet5网络是深度学习中最基本的网络结构，开始于90年代，最早是应用于手写数字识别。受限于当时的环境，所以一开始不怎么出名。但是，在2012年，出现了Alexnet，在图像分类领域打败了所有机器学习方法。深度学习开始变得火热。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass LeNet5(nn.Module):def __init__(self, num_classes, grayscale=False):"""num_classes: 分类的数量grayscale：是否为灰度图"""super(LeNet5, self).__init__()self.grayscale = grayscaleself.num_classes = num_classesif self.grayscale: # 可以适用单通道和三通道的图像in_channels = 1else:in_channels = 3# 卷积神经网络self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, 6, kernel_size=5),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),