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为了让读者对训练代码有一个直观的认识，我们完整地展现了训练代码的结构。代码主要包含训练参数配置、数据读取、网络结构搭建和训练模型四大部分，这些内容将在接下来的几节中逐一详细介绍。

代码清单4-1展示了MNIST手写数字分类的训练代码结构。代码的核心模块包括数据预处理、模型定义和训练过程。以下是代码的主要组成部分：

import mxnet as mx
import argparse
import numpy as np
import gzip
import struct
import logging
def get_network(num_classes):
    """定义LeNet模型"""
    data = mx

代码的结构清晰，注重模块化设计，便于扩展和维护。通过合理配置训练参数，实现高效的模型训练与验证。

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