用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型，包括卷积层、激活函数、损失函数等等，使用GPU进行训练，采用精确率、召回率、F1值评测模型表现。给出详细的代码注释。

好的，下面是代码和注释：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
num_epochs = 20

# 判断是否有GPU加速
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载数据集并进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图片转换为Tensor
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 标准化
])

# 加载训练集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 加载测试集
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, download=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积层，输入通道为1，输出通道为32，卷积核大小为3
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)  # 第二层卷积层，输入通道为32，输出通道为64，卷积核大小为3
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)  # 第一层dropout，丢弃比例为0.25
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)  # 第二层dropout，丢弃比例为0.5
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)  # 第一个全连接层，输入大小为9216，输出大小为128
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 第二个全连接层，输入大小为128，输出大小为10

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))  # 第一层卷积层
        x = F.relu(self.conv2(x))  # 第二层卷积层
        x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，大小为2
        x = self.dropout1(x)  # 第一层dropout
        x = torch.flatten(x, 1)  # 将特征展成一维
        x = F.relu(self.fc1(x))  # 第一个全连接层
        x = self.dropout2(x)  # 第二层dropout
        x = self.fc2(x)  # 第二个全连接层
        return x

# 实例化模型并将其移动到GPU上
model = Net().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)  # 随机梯度下降优化器

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.0
    train_correct = 0.0
    train_total = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)  # 将输入和标签移动到GPU上
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        outputs = model(inputs)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失函数
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        train_loss += loss.item()
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        train_total += labels.size(0)
        train_correct += (predicted == labels).sum().item()

    # 在测试集上评测模型表现
    test_loss = 0.0
    test_correct = 0.0
    test_total = 0.0
    y_true = []
    y_pred = []
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in test_loader:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)  # 将输入和标签移动到GPU上
            outputs = model(inputs)  # 前向传播
            loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失函数
            test_loss += loss.item()
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            test_total += labels.size(0)
            test_correct += (predicted == labels).sum().item()
            y_true.extend(labels.cpu().numpy())  # 将标签转换为numpy格式并添加到y_true中
            y_pred.extend(predicted.cpu().numpy())  # 将预测结果转换为numpy格式并添加到y_pred中

    # 计算精确率、召回率和F1值
    precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
    recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
    f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

    # 打印训练和测试结果
    print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}, Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}, F1: {:.4f}'
          .format(epoch + 1, num_epochs, train_loss / len(train_loader), train_correct / train_total, test_loss / len(test_loader), test_correct / test_total, precision, recall, f1))

代码注释如下：

1. 导入所需的库和模块。

2. 定义超参数。

3. 判断是否有GPU加速。

4. 加载数据集并进行预处理。

5. 加载训练集。

6. 加载测试集。

7. 定义卷积神经网络模型。

8. 实例化模型并将其移动到GPU上。

9. 定义损失函数和优化器。

10. 训练模型。

11. 在测试集上评测模型表现。

12. 计算精确率、召回率和F1值。

13. 打印训练和测试结果。