使用LeNet进行图像分类

图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，而LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，被广泛应用于图像分类任务。在本文中，我们将介绍如何使用LeNet模型进行简单的图像分类，并提供相应的源代码。

LeNet模型是由Yann LeCun等人在1998年提出的，它是一个较浅的卷积神经网络模型，由卷积层、池化层和全连接层组成。下面是使用LeNet进行图像分类的步骤：

1. 数据准备
   在开始之前，我们需要准备图像数据集。可以使用任何包含标签的图像数据集，例如MNIST手写数字数据集。我们假设数据集已经下载并存储在本地。

2. 导入必要的库
   在编写代码之前，我们需要导入一些必要的Python库，包括NumPy、TensorFlow和Keras。以下是导入库的代码：

   import numpy as np
   import tensorflow as tf
   from tensorflow import keras
   ```
   
   

3. 加载和预处理数据
   首先，我们需要加载图像数据并进行预处理。对于MNIST数据集，我们可以使用Keras提供