用python代码写基于教材例8.1，设计一个BP网络（采用63-6-9结构），并以下载的手写体数据集（分训练例和测试样例）训练该网络，用训练好的模型识别新样例，用表格记录训练参数和测试结果

好的，我可以为你提供一个Python代码模板，来完成这个任务。代码中使用了PyTorch库来实现BP网络的训练和测试。你需要安装PyTorch库，以便能够运行代码。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms, datasets

# 定义BP网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(63, 6)
        self.fc2 = nn.Linear(6, 9)

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义训练集和测试集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_set = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_set = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义训练参数
batch_size = 128
learning_rate = 0.01
num_epochs = 10

# 定义训练集和测试集的数据加载器
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 初始化BP网络模型
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练BP网络
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs = inputs.view(-1, 28*28)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] Loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_loader)))

# 测试BP网络
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        images = images.view(-1, 28*28)
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))

这个代码模板使用了一个包含一个隐藏层的BP网络，其中输入层有63个神经元，隐藏层有6个神经元，输出层有9个神经元。训练集和测试集都是MNIST数据集。训练参数包括批次大小、学习率和迭代次数。训练过程中使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。训练完成后，测试网络的精度可以通过计算分类正确率来获得。

你可以通过修改代码中的超参数来进行实验，并记录训练参数和测试结果。你可以使用Pandas库来创建表格，并将训练参数和测试结果存储在表格中。