要解决"Alexnet的准确率较低"的问题，可以尝试以下方法：

1. 数据预处理：确保数据集经过适当的预处理，包括图像标准化、数据增强等。这有助于提高网络对输入数据的理解和泛化能力。

from torchvision.transforms import transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整图像大小
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

# 加载数据集并应用预处理
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform)

2. 调整超参数：尝试调整学习率、批量大小、迭代次数等超参数来优化网络的训练过程和模型准确率。

# 定义超参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_epochs = 10

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

3. 使用更大的模型或预训练模型：考虑使用更深层次的模型或预训练模型，如VGG、ResNet等。这些模型通常具有更强大的特征提取能力和泛化能力。

# 使用预训练模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# 将最后一层替换为适合你的任务的新的全连接层
model.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

4. 增加训练数据量：如果训练数据较少，可以尝试通过数据增强技术如翻转、旋转、剪裁等来增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
    transforms.RandomRotation(30),  # 随机旋转
    transforms.RandomCrop(224),  # 随机剪裁
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

以上是一些常见的解决"Alexnet的准确率较低"问题的方法，具体的解决方法可能因具体情况而异。