在pytorch平台上使用完整python代码使用googlenet，resnet这两个经典的神经网络实现手写数字识别并给出运行结果及图像，关键是在GPU上运行出图像

好的，我明白了。为了实现手写数字识别，我们需要将经典的神经网络 googlenet 和 resnet 应用在 MNIST 数据集上，该数据集包含着数量庞大的手写数字图片及其对应的标签。我们可以使用 PyTorch 和 CUDA 在 GPU 上加速训练和推理过程。下面是具体实现步骤及代码：

1. 下载并加载 MNIST 数据集：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义转换器，将数据集的图片转换为PyTorch可处理的形式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()])

# 下载并加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 下载并加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

2. 定义网络模型，包括 googlenet 和 resnet：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models import googlenet, resnet18

# 定义网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, net_name):
        super(Net, self).__init__()
        self.net_name = net_name
        if net_name == 'googlenet':
            self.model = googlenet(pretrained=False)
            self.model.fc = nn.Linear(1024, 10)
        elif net_name == 'resnet':
            self.model = resnet18(pretrained=False)
            self.model.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

3. 定义损失函数和优化器：

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

4. 在 GPU 上训练网络模型：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

net = Net('googlenet')
net.to(device)

for epoch in range(10):  # 多次迭代训练集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 加载数据，将图片和标签分别送入 device 中
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

        # 清空梯度缓存，避免历史梯度对当前梯度的干扰
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播、计算损失、反向传播
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 记录损失
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    
            print('[%d, %d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

5. 在 GPU 上测试网络模型：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        # 加载数据，在 GPU 上计算输出
        images, labels = data
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

6. 输出结果及图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 在 GPU 上计算并显示一张测试图片的预测结果及原图
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
images, labels = images.to(device), labels.to(device)

outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

plt.imshow(np.transpose(images.cpu().numpy()[0], (1, 2, 0)))
plt.title('Predicted: %d, Ground Truth: %d' % (predicted[0], labels[0]))
plt.savefig('result.png')
plt.show()

希望以上的 python 代码能够满足你的需求。如果你有更多问题或要求，请继续向我提问。