用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型，包括卷积层、池化层、激活函数、损失函数等等，使用GPU进行训练，采用精确率、召回率、F1值评测模型表现。给出详细的代码注释。

好的，以下是基于PyTorch构建手写数字识别模型的代码。首先需要导入相关的包和库。我们需要使用torch和torchvision来构建模型和数据集，使用numpy来进行数据处理。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

接下来，我们需要定义一些超参数，例如学习率、批次大小、训练轮数等等。

learning_rate = 0.001
batch_size = 100
num_epochs = 10

然后，我们需要加载手写数字数据集MNIST，这个数据集已经被预处理成一个28x28的图像和一个标签。图像是灰度图像，所以只有一个通道。

# 加载训练集和测试集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 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)

接下来，我们需要定义卷积神经网络的结构。这里我们使用两个卷积层和两个池化层，然后是一个全连接层和一个输出层。在每个卷积层和全连接层之后都使用ReLU激活函数。

class ConvNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.layer1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.fc1 = torch.nn.Linear(7*7*64, 1000)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(1000, 10)
        
    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.layer2(out)
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc1(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

model = ConvNet()

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。这里我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

然后，我们可以开始训练模型。每个批次数据会被送入网络中进行前向传播、计算损失、反向传播和更新参数。训练过程中，我们会输出每个批次数据的损失和准确率。

# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 每100个批次数据输出一次状态
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

最后，我们可以使用精确率、召回率和F1值来评估模型的性能。

# 计算精确率、召回率和F1值
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    true_positives = 0
    false_positives = 0
    false_negatives = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
        true_positives += ((predicted == labels) & (predicted == 1)).sum().item()
        false_positives += ((predicted != labels) & (predicted == 1)).sum().item()
        false_negatives += ((predicted != labels) & (predicted == 0)).sum().item()

    precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
    recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
    f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))
    print('Precision of the model on the test images: {:.4f}'.format(precision))
    print('Recall of the model on the test images: {:.4f}'.format(recall))
    print('F1 Score of the model on the test images: {:.4f}'.format(f1_score))

这就是使用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型的完整代码，希望对你有帮助。