好的，以下是基于PyTorch构建手写数字识别模型的代码。首先需要导入相关的包和库。我们需要使用torch和torchvision来构建模型和数据集，使用numpy来进行数据处理。 ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np ``` 接下来，我们需要定义一些超参数，例如学习率、批次大小、训练轮数等等。 ```python learning_rate=0.001 batch_size=100 num_epochs=10 ``` 然后，我们需要加载手写数字数据集MNIST，这个数据集已经被预处理成一个28x28的图像和一个标签。图像是灰度图像，所以只有一个通道。 ```python # 加载训练集和测试集 train_dataset=torchvision.datasets.MNIST(root='https://wenku.csdn.net/answer/data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset=torchvision.datasets.MNIST(root='https://wenku.csdn.net/answer/data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 加载数据集 train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) ``` 接下来，我们需要定义卷积神经网络的结构。这里我们使用两个卷积层和两个池化层，然后是一个全连接层和一个输出层。在每个卷积层和全连接层之后都使用ReLU激活函数。 ```python class ConvNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1=torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2=torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2), torch.nn.ReLU(), torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.fc1=torch.nn.Linear(7*7*64, 1000) self.fc2=torch.nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): out=self.layer1(x) out=self.layer2(out) out=out.reshape(out.size(0), -1) out=self.fc1(out) out=self.fc2(out) return out model=ConvNet() ``` 接下来，我们需要定义损失函数和优化器。这里我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器。 ```python criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 然后，我们可以开始训练模型。每个批次数据会被送入网络中进行前向传播、计算损失、反向传播和更新参数。训练过程中，我们会输出每个批次数据的损失和准确率。 ```python # 训练模型 total_step=len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(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() # 每100个批次数据输出一次状态 if (i+1) % 100==0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() with torch.no_grad(): correct=0 total=0 for images, labels in test_loader: outputs=model(images) _, predicted=torch.max(outputs.data, 1) total +=labels.size(0) correct +=(predicted==labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) ``` 最后，我们可以使用精确率、召回率和F1值来评估模型的性能。 ```python # 计算精确率、召回率和F1值 model.eval() with torch.no_grad(): correct=0 total=0 true_positives=0 false_positives=0 false_negatives=0 for images, labels in test_loader: outputs=model(images) _, predicted=torch.max(outputs.data, 1) total +=labels.size(0) correct +=(predicted==labels).sum().item() true_positives +=((predicted==labels) & (predicted==1)).sum().item() false_positives +=((predicted !=labels) & (predicted==1)).sum().item() false_negatives +=((predicted !=labels) & (predicted==0)).sum().item() precision=true_positives / (true_positives + false_positives) recall=true_positives / (true_positives + false_negatives) f1_score=2 * (precision * recall) / (precision + recall) print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) print('Precision of the model on the test images: {:.4f}'.format(precision)) print('Recall of the model on the test images: {:.4f}'.format(recall)) print('F1 Score of the model on the test images: {:.4f}'.format(f1_score)) ``` 这就是使用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型的完整代码，希望对你有帮助。