3.7 图像分类领域经典模型-概述&LeNet(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)

概述

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。

上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将基于眼疾分类数据集iChallenge-PM，对图像分类领域的经典卷积神经网络进行剖析，介绍如何应用这些基础模块构建卷积神经网络，解决图像分类问题。涵盖如下卷积神经网络：

LeNet：Yan LeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。
AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出了AlexNet[2], 并应用在大尺寸图片数据集ImageNet上，获得了2012年ImageNet比赛冠军(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC）。
VGG：Simonyan和Zisserman于2014年提出了VGG网络结构[3]，是当前最流行的卷积神经网络之一，由于其结构简单、应用性极强而深受广大研究者欢迎。
GoogLeNet：Christian Szegedy等人在2014提出了GoogLeNet[4]，并取得了2014年ImageNet比赛冠军。
ResNet：Kaiming He等人在2015年提出了ResNet[5]，通过引入残差模块加深网络层数，在ImagNet数据集上的错误率降低到3.6%，超越了人眼识别水平。ResNet的设计思想深刻地影响了后来的深度神经网络的设计。

LeNet

LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]。1998年，Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如图1 所示，这里展示的是作者论文中的LeNet-5模型：

图1：LeNet模型网络结构示意图

第一模块：包含5×5的6通道卷积和2×2的池化。卷积提取图像中包含的特征模式（激活函数使用sigmoid），图像尺寸从32减小到28。经过池化层可以降低输出特征图对空间位置的敏感性，图像尺寸减到14。
第二模块：和第一模块尺寸相同，通道数由6增加为16。卷积操作使图像尺寸减小到10，经过池化后变成5。
第三模块：包含5×5的120通道卷积。卷积之后的图像尺寸减小到1，但是通道数增加为120。将经过第3次卷积提取到的特征图输入到全连接层。第一个全连接层的输出神经元的个数是64，第二个全连接层的输出神经元个数是分类标签的类别数，对于手写数字识别其大小是10。然后使用Softmax激活函数即可计算出每个类别的预测概率。

【提示】：

卷积层的输出特征图如何当作全连接层的输入使用呢？

卷积层的输出数据格式是[N,C,H,W]，在输入全连接层的时候，会自动将数据拉平，

也就是对每个样本，自动将其转化为长度为KKK的向量，

其中K=C×H×W，一个mini-batch的数据维度变成了N×K的二维向量。

LeNet在手写数字识别上的应用

LeNet网络的实现代码如下：

# 导入需要的包
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
from paddle.fluid.dygraph.nn import Conv2D, Pool2D, Linear

# 定义 LeNet 网络结构
class LeNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(LeNet, self).__init__()

        # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
        self.conv1 = Conv2D(num_channels=1, num_filters=6, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool1 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv2 = Conv2D(num_channels=6, num_filters=16, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool2 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        # 创建第3个卷积层
        self.conv3 = Conv2D(num_channels=16, num_filters=120, filter_size=4, act='sigmoid')
        # 创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数
        self.fc1 = Linear(input_dim=120, output_dim=64, act='sigmoid')
        self.fc2 = Linear(input_dim=64, output_dim=num_classes)
    # 网络的前向计算过程
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

下面的程序使用随机数作为输入，查看经过LeNet-5的每一层作用之后，输出数据的形状

# 输入数据形状是 [N, 1, H, W]
# 这里用np.random创建一个随机数组作为输入数据
x = np.random.randn(*[3,1,28,28])
x = x.astype('float32')
with fluid.dygraph.guard():
    # 创建LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
    m = LeNet(num_classes=10)
    # 通过调用LeNet从基类继承的sublayers()函数，
    # 查看LeNet中所包含的子层
    print(m.sublayers())
    x = fluid.dygraph.to_variable(x)
    for item in m.sublayers():
        # item是LeNet类中的一个子层
        # 查看经过子层之后的输出数据形状
        try:
            x = item(x)
        except:
            x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
            x = item(x)
        if len(item.parameters())==2:
            # 查看卷积和全连接层的数据和参数的形状，
            # 其中item.parameters()[0]是权重参数w，item.parameters()[1]是偏置参数b
            print(item.full_name(), x.shape, item.parameters()[0].shape, item.parameters()[1].shape)
        else:
            # 池化层没有参数
            print(item.full_name(), x.shape)

[<paddle.fluid.dygraph.nn.Conv2D object at 0x7f3b91e66a10>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Pool2D object at 0x7f3b91e66b90>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Conv2D object at 0x7f3c141c4f50>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Pool2D object at 0x7f3b91e7e110>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Conv2D object at 0x7f3b91e7e170>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Linear object at 0x7f3b91e7e290>, <paddle.fluid.dygraph.nn.Linear object at 0x7f3b91e7e410>]
conv2d_0 [3, 6, 24, 24] [6, 1, 5, 5] [6]
pool2d_0 [3, 6, 12, 12]
conv2d_1 [3, 16, 8, 8] [16, 6, 5, 5] [16]
pool2d_1 [3, 16, 4, 4]
conv2d_2 [3, 120, 1, 1] [120, 16, 4, 4] [120]
linear_0 [3, 64] [120, 64] [64]
linear_1 [3, 10] [64, 10] [10]

# -*- coding: utf-8 -*-

# LeNet 识别手写数字

import os
import random
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

# 定义训练过程
def train(model):
    print('start training ... ')
    model.train()
    epoch_num = 5
    opt = fluid.optimizer.Momentum(learning_rate=0.001, momentum=0.9, parameter_list=model.parameters())
    # 使用Paddle自带的数据读取器
    train_loader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=10)
    valid_loader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=10)
    for epoch in range(epoch_num):
        for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
            # 调整输入数据形状和类型
            x_data = np.array([item[0] for item in data], dtype='float32').reshape(-1, 1, 28, 28)
            y_data = np.array([item[1] for item in data], dtype='int64').reshape(-1, 1)
            # 将numpy.ndarray转化成Tensor
            img = fluid.dygraph.to_variable(x_data)
            label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
            # 计算模型输出
            logits = model(img)
            # 计算损失函数
            loss = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits, label)
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            if batch_id % 1000 == 0:
                print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
            avg_loss.backward()
            opt.minimize(avg_loss)
            model.clear_gradients()

        model.eval()
        accuracies = []
        losses = []
        for batch_id, data in enumerate(valid_loader()):
            # 调整输入数据形状和类型
            x_data = np.array([item[0] for item in data], dtype='float32').reshape(-1, 1, 28, 28)
            y_data = np.array([item[1] for item in data], dtype='int64').reshape(-1, 1)
            # 将numpy.ndarray转化成Tensor
            img = fluid.dygraph.to_variable(x_data)
            label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
            # 计算模型输出
            logits = model(img)
            pred = fluid.layers.softmax(logits)
            # 计算损失函数
            loss = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits, label)
            acc = fluid.layers.accuracy(pred, label)
            accuracies.append(acc.numpy())
            losses.append(loss.numpy())
        print("[validation] accuracy/loss: {}/{}".format(np.mean(accuracies), np.mean(losses)))
        model.train()

    # 保存模型参数
    fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'mnist')


if __name__ == '__main__':
    # 创建模型
    with fluid.dygraph.guard():
        model = LeNet(num_classes=10)
        #启动训练过程
        train(model)

start training ... 
epoch: 0, batch_id: 0, loss is: [2.604516]
epoch: 0, batch_id: 1000, loss is: [2.2969098]
epoch: 0, batch_id: 2000, loss is: [2.3357966]
epoch: 0, batch_id: 3000, loss is: [2.283255]
epoch: 0, batch_id: 4000, loss is: [2.2734518]
epoch: 0, batch_id: 5000, loss is: [2.336421]
[validation] accuracy/loss: 0.1876000016927719/2.2875757217407227

通过运行结果可以看出，LeNet在手写数字识别MNIST验证数据集上的准确率高达92%以上。那么对于其它数据集效果如何呢？我们通过眼疾识别数据集iChallenge-PM验证一下。

LeNet在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用

iChallenge-PM是百度大脑和中山大学中山眼科中心联合举办的iChallenge比赛中，提供的关于病理性近视（Pathologic Myopia，PM）的医疗类数据集，包含1200个受试者的眼底视网膜图片，训练、验证和测试数据集各400张。下面我们详细介绍LeNet在iChallenge-PM上的训练过程。

说明：

如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人患有重度近视。近视会拉长眼睛的光轴，也可能引起视网膜或者络网膜的病变。随着近视度数的不断加深，高度近视有可能引发病理性病变，这将会导致以下几种症状：视网膜或者络网膜发生退化、视盘区域萎缩、漆裂样纹损害、Fuchs斑等。因此，及早发现近视患者眼睛的病变并采取治疗，显得非常重要。

数据可以从AIStudio下载

数据集准备

/home/aistudio/data/data19065 目录包括如下三个文件，解压缩后存放在/home/aistudio/work/palm目录下。

training.zip：包含训练中的图片和标签
validation.zip：包含验证集的图片
valid_gt.zip：包含验证集的标签

注意：

valid_gt.zip文件解压缩之后，需要将“/home/aistudio/work/palm/PALM-Validation-GT/”目录下的“PM_Label_and_Fovea_Location.xlsx”文件转存成.csv格式，本节代码示例中已经提前转成文件labels.csv。

# 初次运行时将注释取消，以便解压文件
# 如果已经解压过，不需要运行此段代码，否则由于文件已经存在，解压时会报错
!unzip -o -q -d /home/aistudio/work/palm /home/aistudio/data/data19065/training.zip
%cd /home/aistudio/work/palm/PALM-Training400/
!unzip -o -q PALM-Training400.zip
!unzip -o -q -d /home/aistudio/work/palm /home/aistudio/data/data19065/validation.zip
!unzip -o -q -d /home/aistudio/work/palm /home/aistudio/data/data19065/valid_gt.zip

/home/aistudio/work/palm/PALM-Training400

查看数据集图片

iChallenge-PM中既有病理性近视患者的眼底图片，也有非病理性近视患者的图片，命名规则如下：

病理性近视（PM）：文件名以P开头
非病理性近视（non-PM）：
- 高度近视（high myopia）：文件名以H开头
- 正常眼睛（normal）：文件名以N开头

我们将病理性患者的图片作为正样本，标签为1；非病理性患者的图片作为负样本，标签为0。从数据集中选取两张图片，通过LeNet提取特征，构建分类器，对正负样本进行分类，并将图片显示出来。代码如下所示：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from PIL import Image

DATADIR = '/home/aistudio/work/palm/PALM-Training400/PALM-Training400'
# 文件名以N开头的是正常眼底图片，以P开头的是病变眼底图片
file1 = 'N0012.jpg'
file2 = 'P0095.jpg'

# 读取图片
img1 = Image.open(os.path.join(DATADIR, file1))
img1 = np.array(img1)
img2 = Image.open(os.path.join(DATADIR, file2))
img2 = np.array(img2)

# 画出读取的图片
plt.figure(figsize=(16, 8))
f = plt.subplot(121)
f.set_title('Normal', fontsize=20)
plt.imshow(img1)
f = plt.subplot(122)
f.set_title('PM', fontsize=20)
plt.imshow(img2)
plt.show()

2020-08-19 20:04:00,896-INFO: font search path ['/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf', '/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/afm', '/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/pdfcorefonts']
2020-08-19 20:04:01,368-INFO: generated new fontManager

<Figure size 1152x576 with 2 Axes>

# 查看图片形状
img1.shape, img2.shape

((2056, 2124, 3), (2056, 2124, 3))

定义数据读取器

使用OpenCV从磁盘读入图片，将每张图缩放到224×224大小，并且将像素值调整到[−1,1]之间，代码如下所示：

import cv2
import random
import numpy as np

# 对读入的图像数据进行预处理
def transform_img(img):
    # 将图片尺寸缩放道 224x224
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    # 读入的图像数据格式是[H, W, C]
    # 使用转置操作将其变成[C, H, W]
    img = np.transpose(img, (2,0,1))
    img = img.astype('float32')
    # 将数据范围调整到[-1.0, 1.0]之间
    img = img / 255.
    img = img * 2.0 - 1.0
    return img

# 定义训练集数据读取器
def data_loader(datadir, batch_size=10, mode = 'train'):
    # 将datadir目录下的文件列出来，每条文件都要读入
    filenames = os.listdir(datadir)
    def reader():
        if mode == 'train':
            # 训练时随机打乱数据顺序
            random.shuffle(filenames)
        batch_imgs = []
        batch_labels = []
        for name in filenames:
            filepath = os.path.join(datadir, name)
            img = cv2.imread(filepath)
            img = transform_img(img)
            if name[0] == 'H' or name[0] == 'N':
                # H开头的文件名表示高度近似，N开头的文件名表示正常视力
                # 高度近视和正常视力的样本，都不是病理性的，属于负样本，标签为0
                label = 0
            elif name[0] == 'P':
                # P开头的是病理性近视，属于正样本，标签为1
                label = 1
            else:
                raise('Not excepted file name')
            # 每读取一个样本的数据，就将其放入数据列表中
            batch_imgs.append(img)
            batch_labels.append(label)
            if len(batch_imgs) == batch_size:
                # 当数据列表的长度等于batch_size的时候，
                # 把这些数据当作一个mini-batch，并作为数据生成器的一个输出
                imgs_array = np.array(batch_imgs).astype('float32')
                labels_array = np.array(batch_labels).astype('float32').reshape(-1, 1)
                yield imgs_array, labels_array
                batch_imgs = []
                batch_labels = []

        if len(batch_imgs) > 0:
            # 剩余样本数目不足一个batch_size的数据，一起打包成一个mini-batch
            imgs_array = np.array(batch_imgs).astype('float32')
            labels_array = np.array(batch_labels).astype('float32').reshape(-1, 1)
            yield imgs_array, labels_array

    return reader

# 定义验证集数据读取器
def valid_data_loader(datadir, csvfile, batch_size=10, mode='valid'):
    # 训练集读取时通过文件名来确定样本标签，验证集则通过csvfile来读取每个图片对应的标签
    # 请查看解压后的验证集标签数据，观察csvfile文件里面所包含的内容
    # csvfile文件所包含的内容格式如下，每一行代表一个样本，
    # 其中第一列是图片id，第二列是文件名，第三列是图片标签，
    # 第四列和第五列是Fovea的坐标，与分类任务无关
    # ID,imgName,Label,Fovea_X,Fovea_Y
    # 1,V0001.jpg,0,1157.74,1019.87
    # 2,V0002.jpg,1,1285.82,1080.47
    # 打开包含验证集标签的csvfile，并读入其中的内容
    filelists = open(csvfile).readlines()
    def reader():
        batch_imgs = []
        batch_labels = []
        for line in filelists[1:]:
            line = line.strip().split(',')
            name = line[1]
            label = int(line[2])
            # 根据图片文件名加载图片，并对图像数据作预处理
            filepath = os.path.join(datadir, name)
            img = cv2.imread(filepath)
            img = transform_img(img)
            # 每读取一个样本的数据，就将其放入数据列表中
            batch_imgs.append(img)
            batch_labels.append(label)
            if len(batch_imgs) == batch_size:
                # 当数据列表的长度等于batch_size的时候，
                # 把这些数据当作一个mini-batch，并作为数据生成器的一个输出
                imgs_array = np.array(batch_imgs).astype('float32')
                labels_array = np.array(batch_labels).astype('float32').reshape(-1, 1)
                yield imgs_array, labels_array
                batch_imgs = []
                batch_labels = []

        if len(batch_imgs) > 0:
            # 剩余样本数目不足一个batch_size的数据，一起打包成一个mini-batch
            imgs_array = np.array(batch_imgs).astype('float32')
            labels_array = np.array(batch_labels).astype('float32').reshape(-1, 1)
            yield imgs_array, labels_array

    return reader

# 查看数据形状
DATADIR = '/home/aistudio/work/palm/PALM-Training400/PALM-Training400'
train_loader = data_loader(DATADIR, 
                           batch_size=10, mode='train')
data_reader = train_loader()
data = next(data_reader)
data[0].shape, data[1].shape

eval_loader = data_loader(DATADIR, 
                           batch_size=10, mode='eval')
data_reader = eval_loader()
data = next(data_reader)
data[0].shape, data[1].shape

((10, 3, 224, 224), (10, 1))

启动训练

# -*- coding: utf-8 -*-

# LeNet 识别眼疾图片

import os
import random
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

DATADIR = '/home/aistudio/work/palm/PALM-Training400/PALM-Training400'
DATADIR2 = '/home/aistudio/work/palm/PALM-Validation400'
CSVFILE = '/home/aistudio/labels.csv'

# 定义训练过程
def train(model):
    with fluid.dygraph.guard():
        print('start training ... ')
        model.train()
        epoch_num = 1
        # 定义优化器
        opt = fluid.optimizer.Momentum(learning_rate=0.001, momentum=0.9, parameter_list=model.parameters())
        # 定义数据读取器，训练数据读取器和验证数据读取器
        train_loader = data_loader(DATADIR, batch_size=10, mode='train')
        valid_loader = valid_data_loader(DATADIR2, CSVFILE)
        for epoch in range(epoch_num):
            for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
                x_data, y_data = data
                img = fluid.dygraph.to_variable(x_data)
                label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
                # 运行模型前向计算，得到预测值
                logits = model(img)
                # 进行loss计算
                loss = fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, label)
                avg_loss = fluid.layers.mean(loss)

                if batch_id % 10 == 0:
                    print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
                # 反向传播，更新权重，清除梯度
                avg_loss.backward()
                opt.minimize(avg_loss)
                model.clear_gradients()

            model.eval()
            accuracies = []
            losses = []
            for batch_id, data in enumerate(valid_loader()):
                x_data, y_data = data
                img = fluid.dygraph.to_variable(x_data)
                label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
                # 运行模型前向计算，得到预测值
                logits = model(img)
                # 二分类，sigmoid计算后的结果以0.5为阈值分两个类别
                # 计算sigmoid后的预测概率，进行loss计算
                pred = fluid.layers.sigmoid(logits)
                loss = fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, label)
                # 计算预测概率小于0.5的类别
                pred2 = pred * (-1.0) + 1.0
                # 得到两个类别的预测概率，并沿第一个维度级联
                pred = fluid.layers.concat([pred2, pred], axis=1)
                acc = fluid.layers.accuracy(pred, fluid.layers.cast(label, dtype='int64'))
                accuracies.append(acc.numpy())
                losses.append(loss.numpy())
            print("[validation] accuracy/loss: {}/{}".format(np.mean(accuracies), np.mean(losses)))
            model.train()

        # save params of model
        fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'palm')
        # save optimizer state
        fluid.save_dygraph(opt.state_dict(), 'palm')


# 定义评估过程
def evaluation(model, params_file_path):
    with fluid.dygraph.guard():
        print('start evaluation .......')
        #加载模型参数
        model_state_dict, _ = fluid.load_dygraph(params_file_path)
        model.load_dict(model_state_dict)

        model.eval()
        eval_loader = data_loader(DATADIR, 
                           batch_size=10, mode='eval')

        acc_set = []
        avg_loss_set = []
        for batch_id, data in enumerate(eval_loader()):
            x_data, y_data = data
            img = fluid.dygraph.to_variable(x_data)
            label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
            y_data = y_data.astype(np.int64)
            label_64 = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
            # 计算预测和精度
            prediction, acc = model(img, label_64)
            # 计算损失函数值
            loss = fluid.layers.sigmoid_cross_entropy_with_logits(prediction, label)
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            acc_set.append(float(acc.numpy()))
            avg_loss_set.append(float(avg_loss.numpy()))
        # 求平均精度
        acc_val_mean = np.array(acc_set).mean()
        avg_loss_val_mean = np.array(avg_loss_set).mean()

        print('loss={}, acc={}'.format(avg_loss_val_mean, acc_val_mean))

# 导入需要的包
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
from paddle.fluid.dygraph.nn import Conv2D, Pool2D, Linear

# 定义 LeNet 网络结构
class LeNet(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(LeNet, self).__init__()

        # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
        self.conv1 = Conv2D(num_channels=3, num_filters=6, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool1 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv2 = Conv2D(num_channels=6, num_filters=16, filter_size=5, act='sigmoid')
        self.pool2 = Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        # 创建第3个卷积层
        self.conv3 = Conv2D(num_channels=16, num_filters=120, filter_size=4, act='sigmoid')
        # 创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数
        self.fc1 = Linear(input_dim=300000, output_dim=64, act='sigmoid')
        self.fc2 = Linear(input_dim=64, output_dim=num_classes)
    # 网络的前向计算过程
    def forward(self, x, label=None):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        if label is not None:
            acc = fluid.layers.accuracy(input=x, label=label)
            return x, acc
        else:
            return x

if __name__ == '__main__':
    # 创建模型
    with fluid.dygraph.guard():
        model = LeNet(num_classes=1)

    train(model)
    # evaluation(model, params_file_path="palm")

start training ... 
epoch: 0, batch_id: 0, loss is: [0.7796723]
epoch: 0, batch_id: 10, loss is: [0.97510546]
epoch: 0, batch_id: 20, loss is: [0.7067854]
epoch: 0, batch_id: 30, loss is: [0.6935623]
[validation] accuracy/loss: 0.4725000262260437/0.6945831179618835

通过运行结果可以看出，在眼疾筛查数据集iChallenge-PM上，LeNet的loss很难下降，模型没有收敛。这是因为MNIST数据集的图片尺寸比较小（28×28），但是眼疾筛查数据集图片尺寸比较大（原始图片尺寸约为2000×2000，经过缩放之后变成了224×224），LeNet模型很难进行有效分类。这说明在图片尺寸比较大时，LeNet在图像分类任务上存在局限性。