基于pytorch库使用BP神经网络完成MNIST手写字体的识别

好的，针对您的问题，下面是BP神经网络在PyTorch中实现MNIST手写数字识别的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
num_epochs = 5

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data/',
                               train=True,
                               transform=transforms.ToTensor(),
                               download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data/',
                              train=False,
                              transform=transforms.ToTensor())

# 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)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 实例化神经网络模型
net = Net()

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

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = Variable(images.view(-1, 28*28))
        labels = Variable(labels)

        # 前向传播
        outputs = net(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 每100个批次打印一次损失值
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f'
                  % (epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_dataset)//batch_size, loss.data))

# 测试模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
    images = Variable(images.view(-1, 28*28))
    outputs = net(images)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum()

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

在这个代码中，我们使用PyTorch库实现了一个3层的BP神经网络模型，并使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。我们使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。在训练过程中，我们使用了PyTorch的自动求导功能来计算梯度并更新模型参数。最后，我们使用测试数据集对模型进行测试，并计算出模型的准确率。