基于SVM的手写数字分类代码（pytorch）数据集为MNIST

当然，我可以为您提供基于 PyTorch 的 SVM 手写数字分类代码（使用 MNIST 数据集）。以下是示例代码：

import torch
import torchvision
from sklearn import svm

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

# 将数据转换为适合 SVM 的格式
train_data = train_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
train_labels = train_dataset.targets.numpy()
test_data = test_dataset.data.reshape(-1, 28*28).numpy()
test_labels = test_dataset.targets.numpy()

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC()

# 训练 SVM 分类器
clf.fit(train_data, train_labels)

# 在测试集上进行预测
predictions = clf.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = (predictions == test_labels).mean()
print('Accuracy:', accuracy)

在这个代码中，首先我们加载 MNIST 数据集，并将图像数据转换为适合 SVM 的格式。然后，我们创建一个 SVM 分类器并在训练集上进行训练。最后，我们使用训练好的模型在测试集上进行预测，并计算准确率。

请注意，这个代码只是一个简单的示例，可能并不是最优的 SVM 实现。您可以根据自己的需求对其进行修改和优化。