写一个在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码

答: 以下是在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码：from torchvision.datasets import MNIST
from sklearn import svm
import torch# 加载mnist数据集
data = MNIST(root='data/', download=True)# 将数据转换成ndarray，并标准化
x_train, y_train = torch.Tensor(data.train_data.numpy()/255.), data.train_labels.numpy()
x_test, y_test = torch.Tensor(data.test_data.numpy()/255.), data.test_labels.numpy()# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(x_train, y_train)# 计算准确率
acc = clf.score(x_test, y_test)
print('accuracy:', acc)