任务描述 利用pytorch框架构建卷积网络,用于手写数字的识别。网络结构如下:

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别和处理任务中表现出色的深度学习算法。利用PyTorch框架构建CNN用于手写数字的识别相当简单。

首先，我们需要导入PyTorch和相关的库。然后，我们可以定义我们的网络结构。在此任务中，我们可以选择以下网络结构：

1. 输入层：图片数据的尺寸为28×28像素，因此我们可以将其定义为一个输入通道为1的28×28的二维矩阵。

2. 卷积层：我们可以添加一个卷积层来提取特征。这个卷积层可以有多个卷积核，每个卷积核都可以提取不同的特征。我们可以选择一些卷积核比如16或32，并设置卷积核的尺寸和步长。

3. 激活函数：为了引入非线性，我们可以在卷积层之后添加一个激活函数，比如ReLU。

4. 池化层：我们可以在激活函数之后添加池化层，以便减少特征图的空间维度。我们可以选择最大池化或平均池化。

5. 全连接层：在经过多个卷积和池化层后，我们可以将得到的特征图展平，并将其输入到一个全连接层中。全连接层可以学习将特征和类别进行匹配。

6. 输出层：最后，我们可以添加一个输出层来预测手写数字的类别。这个输出层应该有10个节点（0-9的数字），并使用softmax函数来获得每个类别的概率。

在构建好网络结构后，我们可以定义损失函数和优化器。对于手写数字的识别任务，我们可以选择交叉熵损失函数，并使用随机梯度下降（SGD）或Adam优化器进行优化。

接下来，我们可以使用合适的数据集进行训练和验证。一个常用的手写数字数据集是MNIST，它包含了60000张训练图片和10000张测试图片。

最后，我们可以用测试集来评估模型的性能。通过计算模型在测试集上的准确率或其他评估指标，我们可以得到模型在手写数字识别任务上的表现。

总结起来，利用PyTorch框架构建卷积网络进行手写数字识别，可以通过定义网络结构、选择适当的损失函数和优化器、使用合适的数据集进行训练和验证，并通过测试集进行模型性能评估。