基于深度学习卷积神经网络设计了一个用于手写数字识别的模型。该模型采用了两层卷积层和两层全连接层，使用PyTorch库进行实现。

很棒！这是一个非常典型的深度学习模型。卷积神经网络是非常适合处理图像识别问题的，因为它们可以自动提取有用的特征。而全连接层则可以将提取出来的特征映射到具体的类别上，从而实现分类。

在PyTorch中，你可以使用nn.Module类来定义你的模型。具体来说，你需要定义一个继承自nn.Module的类，并在其中实现模型的前向传播函数。这个函数应该接受输入数据并返回模型的输出。下面是一个可能的实现：

import torch.nn as nn

class DigitRecognizer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DigitRecognizer, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个名为DigitRecognizer的类来表示我们的模型。我们使用两个卷积层来提取特征，并使用两个全连接层来实现分类。在forward函数中，我们首先对输入进行两次卷积和池化操作，然后展开特征图，并传递到全连接层中。最终，我们返回输出张量。

当你想用这个模型进行训练时，你需要定义一个适当的损失函数和优化器，并迭代训练数据。这通常需要一些额外的代码，但基本思路是相似的。例如，你可以使用以下代码来训练模型：

import torch.optim as optim

model = DigitRecognizer()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个例子中，我们使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器，并在训练数据上进行了10个epoch的训练。在每个epoch中，我们迭代训练数据，并计算模型输出和损失。然后，我们使用反向传播调整模型参数，最终得到一个可以用于分类的模型。