使用python语言，通过任意框架(pytorch、tensorflow等)或已有模型，实现中文手 写数字识别依次将十张白底手写中文数字图片作为模型输入(范围0-9,此步骤无需自动化)，使用print()输出对应阿拉 伯数字

在Python中，要实现中文手写数字识别，通常我们会使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，并结合预训练的图像分类模型，如TensorFlow的InceptionV3或ResNet，或者PyTorch的EfficientNet或Vision Transformer (ViT)。以下是一个简单的示例，展示如何使用PyTorch的预训练模型（例如Hugging Face的`transformers`库中的`AutoModelForImageClassification`）来进行这个任务：

import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor

# 加载预训练模型（这里假设已经下载并安装了中文手写数字的数据集和预训练模型）
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained('your_model_name')  # 替换为实际的模型名
model.eval()  # 设置为评估模式

# 定义转换函数
def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    img = img.convert('RGB')
    img_tensor = ToTensor()(img)
    return img_tensor.unsqueeze(0)  # 添加batch dimension

# 手写数字图片路径列表，共10张
image_paths = ['path1.png', 'path2.png', ..., 'path10.png']

for i, image_path in enumerate(image_paths):
    with torch.no_grad():
        input_tensor = preprocess_image(image_path)
        
        # 预测
        outputs = model(input_tensor)
        _, predicted_class = torch.max(outputs.logits, dim=1)  # 获取最高概率对应的类别

    # 输出对应的阿拉伯数字
    print(f"图片{i+1}识别结果: {predicted_class.item()}")