用 pytorch 写一个三个信噪比下的八分类的 f1 score 代码，最后生成柱状图

以下是一个简单的示例代码，用于计算三个信噪比下的八分类 f1 score，并生成柱状图。请注意，此代码需要您提供适当的数据集和模型。

import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import f1_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义信噪比列表
snr_list = [5, 10, 15]

# 定义类别数量
num_classes = 8

# 加载数据集并将其分为输入和标签
# 请根据您的数据集进行更改
input_data = ...
labels = ...

# 加载模型并进行推理
# 请根据您的模型进行更改
model = ...
model.eval()

# 计算每个信噪比下的 f1 score
f1_scores = []
for snr in snr_list:
    # 对输入数据进行噪声处理
    noisy_input = add_noise(input_data, snr)

    # 使用模型进行推理
    outputs = model(noisy_input)

    # 将输出转换为标签
    preds = torch.argmax(outputs, dim=1)

    # 计算 f1 score
    f1 = f1_score(labels, preds, average='macro')

    # 添加到列表中
    f1_scores.append(f1)

# 绘制柱状图
plt.bar(snr_list, f1_scores)
plt.xlabel('SNR')
plt.ylabel('F1 Score')
plt.title('F1 Score for Different SNRs')
plt.show()

请注意，此代码中的 `add_noise()` 函数需要定义，以便将输入数据添加到给定信噪比的噪声中。此外，您需要根据您的数据集和模型进行适当的更改。