卷积神经网络（LeNet）

中文版 mxnet
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https://zh.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/lenet.html

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LeNet-5第二个卷积层，是如何把第1个卷积层的6个通道变为16个输出通道的？第二个卷积层卷积核是16* 6 * 5* 5吗？也就是16个卷积核，每个卷积核是6 * 5 * 5，每个卷积核与输入6通道进行互运算然后求和汇总形成单通道吗？

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对的，基本就是这个意思。一个核的尺寸是前一层的形状，产出的是一层featuer map.

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I want to ask for you ,there is two gpu are working?

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你说得对，参考 6.1.4.1. 通道 的描述

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if made the lr = 0.01 , how does the network will be?

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接下来，如果我想使用自己的图片做预测，我该怎样做呢？

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("E:\\four.jpg",0)
img = cv2.resize(img,(28,28)) # 转化为数据集对应的大小
# 因为MNIST数据集中的图片都是黑底白字，所以此处还需要图片进行反色处理。
height,width=img.shape
dst=np.zeros((height,width),np.uint8)
for i in range(height):
    for j in range(width):
        dst[i,j]=255-img[i,j]
img = dst
# 处理完成后的图片和之前的步骤就一样了，送入网络，输出结果
img=np.array(img).astype(np.float32)
img=np.expand_dims(img,0)
img=np.expand_dims(img,0)#扩展后，为[1，1，28，28]
img  # 先测试下结果
img=torch.from_numpy(img)
# 接下来我就不会了

我如何将训练好的模型保存呢

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you should try pickle.dump