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这里演示从pytorch的LeNet-5网络导入到matlab中进行训练用。

一、Pytorch的LeNet-5网络准备

根据LeNet-5的结构图，我们可以写如下结构

import torch
import torch.nn as nnclass LeNet5(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(LeNet5, self).__init__()self.feature_extractor = nn.Sequential(# C1: Conv(1→6), 输出 28x28 → 6x28x28nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2),nn.BatchNorm2d(6),nn.ReLU(inplace=True),# S2: MaxPool 2x2, 输出 6x14x14nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# C3: Conv(6→16), 输出 16x10x10nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU(inplace=True),# S4: MaxPool 2x2, 输出 16x5x5nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# C5: Conv(16→120), 输出 120x1x1（接近 flatten）nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=5),nn.BatchNorm2d(120),nn.ReLU(inplace=True))self.classifier = nn.Sequential(nn.Flatten(),  # [batch, 120]nn.Linear(120, 84),nn.BatchNorm1d(84),nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(84, num_classes))def forward(self, x):x = self.feature_extractor(x)x = self.classifier(x)return xif __name__ == "__main__":model = LeNet5()model.eval()# 示例输入：MNIST 的图像大小 [1, 1, 28, 28]example_input = torch.randn(1, 1, 28, 28)# Tracingtraced_model = torch.jit.trace(model, example_input)# 保存traced_model.save("traced_lenet5.pt")print("✅ traced_lenet5.pt 已成功保存！")

二、保存用于导入matlab的model

在上面的代码中，我们有几行是产生trace model的，即

torch.jit.trace() 是 PyTorch 的一种 静态图（Static Graph）转换方法，它会：

• 运行一次前向传播（forward），记录下所有的张量操作；
• 然后构建一个不可变的计算图（graph），这个图就是所谓的 trace model。

保存这个model后，我们就得到了traced_lenet5.pt这个文件。

三、导入matlab

导入matlab可以通过APPS里的Deep Network Designer，如下图

然后通过From PyTorch这个地方，导入刚才保存的网络结构

点开From PyTorch后, 我们可以复制刚才保存的traced_lenet5.pt这个文件的绝对路径用于导入，如下图

然后，import就会有，如下结果

然后，点击红色方框那部分，进行一下输入尺寸的修改

导入的这个网络框架，我们还要在末尾段加入softmax层，这个层在原pytorch框架里没写

这样，我们就完成了LeNet5从Pytorch里导入到matlab了。接着我们可以通过Analyze按钮分析这个网络，如下图

没有问题后，我们就可以Export这个网络到工作区了，输出的网络自动命名为net_1。

四、用matlab训练这个导入的网络

训练的代码如下

% 创建一个图像数据存储对象 `imds`，用于从名为 "DigitsData" 的文件夹中加载图像数据
imds = imageDatastore("DigitsData", ...IncludeSubfolders=true, ...  % 指定在加载数据时包含子文件夹中的图像LabelSource="foldernames");  % 使用子文件夹的名称作为图像的标签（自动分类）% 获取数据集中所有的类别名称（即文件夹名），并将其存储在变量 classNames 中
classNames = categories(imds.Labels);  % 将 imds.Labels%%
% 使用 splitEachLabel 函数将原始图像数据集 imds 随机划分为训练集、验证集和测试集
[imdsTrain, imdsValidation, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 0.15, 0.15, "randomized");% 设置用于网络训练的选项，这里使用的是随机梯度下降动量法（SGDM）
% 最大训练轮数（epoch）：训练过程中将整个训练集完整迭代 4 次
% 指定验证数据集，用于在训练过程中评估模型的泛化能力
% 每训练 30 个 mini-batch 执行一次验证评估
% 在训练过程中显示实时图形界面，包括损失值和准确率的变化曲线
% 指定训练期间关注的评估指标为准确率（accuracy）
% 禁止在命令行窗口输出详细训练信息（安静模式）
options = trainingOptions("sgdm", ...  MaxEpochs = 4, ...  ValidationData = imdsValidation, ... ValidationFrequency = 30, ...  Plots = "training-progress", ...  Metrics = "accuracy", ...  Verbose = false); % 使用 trainnet 函数对神经网络进行训练
net = trainnet(imdsTrain, net_1, "crossentropy", options);%%
% 使用 testnet 函数对训练好的神经网络进行验证，并评估其准确率
accuracy = testnet(net, imdsTest, "accuracy");%%
% 对测试集进行批量预测，输出每个图像对应的类别得分（概率）
scores = minibatchpredict(net, imdsTest);% 将得分（scores）转换为类别标签，使用 classNames 映射到原始类名
YTest = scores2label(scores, classNames);% 获取测试集图像的总数量
numTestObservations = numel(imdsTest.Files);% 从测试集中随机选取 9 个样本用于可视化
idx = randi(numTestObservations, 9, 1);% 创建一个新的图形窗口
figure
tiledlayout("flow")  % 使用自动流式布局排列子图（tiled layout）% 遍历 9 张图像，显示图像并在标题中标注预测类别
for i = 1:9nexttile  % 在下一个网格位置准备绘图img = readimage(imdsTest, idx(i));  % 读取第 idx(i) 张图像imshow(img)  % 显示图像title("Predicted Class: " + string(YTest(idx(i))))  % 设置标题，显示预测类别
end

上面用到的数据集是0-9的数字图片，如下图

训练的详细信息如下

预测结果显示