利用pytorch，搭建一个十分类的卷积神 经网络模型用子数字识别，数据集使用自己的，一次。卷积必须有一次池化卷积， 要求使用Sequential函数，并注释清楚，及 import的库

好的，我来帮你解答这个问题。

首先，需要导入以下库：

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

然后，我们需要定义一个类来搭建卷积神经网络模型，代码如下：

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(64 * 4 * 4, 256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(128, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layers(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc_layers(x)
        return x

这个模型包含了三个卷积层和三个全连接层。每个卷积层后面都有一个批量归一化层和一个ReLU激活函数。每个卷积层后面都有一个最大池化层。最终的输出层是一个大小为10的全连接层，用于对10个子数字进行分类。

接下来，我们需要加载数据集并进行数据增强：

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.Resize((32, 32)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_dataset = ImageFolder('./data/train', transform=transform_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

这里使用了PyTorch中的`ImageFolder`类来加载数据集。我们还使用了一些数据增强技术，如随机水平翻转和随机旋转，以提高模型的泛化能力。

最后，我们需要定义损失函数和优化器，并训练模型：

model = ConvNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

这里训练了10个epoch，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行优化。

以上就是利用PyTorch搭建一个十分类的卷积神经网络模型的示例代码，希望对你有帮助！