写一个基于pytorch的手写英文字母识别系统，使用gpu训练，有可视化训练结果

好的，以下是一个基于PyTorch的手写英文字母识别系统，使用GPU训练，同时也有可视化训练结果。

首先，我们需要安装必要的库：

!pip install torch torchvision matplotlib

接下来，我们需要加载数据集。这里采用的是MNIST手写数字数据集，但是只使用其中的字母部分。

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', 
                               train=True, 
                               transform=transforms.ToTensor(),
                               download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', 
                              train=False, 
                              transform=transforms.ToTensor())

# 取出字母数据（0-9为数字，10-35为字母）
train_dataset.data = train_dataset.data[(train_dataset.targets >= 10) & (train_dataset.targets <= 35)]
train_dataset.targets = train_dataset.targets[(train_dataset.targets >= 10) & (train_dataset.targets <= 35)] - 10

test_dataset.data = test_dataset.data[(test_dataset.targets >= 10) & (test_dataset.targets <= 35)]
test_dataset.targets = test_dataset.targets[(test_dataset.targets >= 10) & (test_dataset.targets <= 35)] - 10

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, 
                                           batch_size=64, 
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, 
                                          batch_size=64, 
                                          shuffle=False)

接下来，我们定义模型。这里使用的是一个简单的卷积神经网络。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 26)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = Net().cuda()

然后，我们定义优化器和损失函数。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

接下来，我们定义训练过程。

def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), target.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

然后，我们定义测试过程。

def test():
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.cuda(), target.cuda()
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))
    return test_loss, 100. * correct / len(test_loader.dataset)

接下来，我们开始训练。这里训练10个epoch，并且记录每个epoch的训练损失和测试损失，最后将其可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

train_losses = []
test_losses = []
test_accs = []

for epoch in range(1, 11):
    train(epoch)
    test_loss, test_acc = test()
    train_losses.append(criterion(model(torch.FloatTensor(train_dataset.data).unsqueeze(1).cuda()), train_dataset.targets.cuda()).item())
    test_losses.append(test_loss)
    test_accs.append(test_acc)

plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(test_losses, label='Test loss')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(test_accs, label='Test accuracy')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们可以使用该模型对任意手写英文字母进行识别：

from PIL import Image

# 加载图片并转化为灰度图
img = Image.open('letter.png').convert('L')

# 将图片转化为tensor，并且调整形状
img_tensor = transforms.ToTensor()(img).unsqueeze(0).cuda()

# 使用模型进行预测
output = model(img_tensor)
pred = chr(output.argmax().item() + 65)

print('Prediction: {}'.format(pred))

以上就是一个基于PyTorch的手写英文字母识别系统，使用GPU训练，同时也有可视化训练结果。