pytorch图像验证码识别模型并测试代码

以下是一个基于PyTorch的图像验证码识别模型及测试代码的示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义模型结构
class CaptchaModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CaptchaModel, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool3 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(128*4*13, 1024)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(1024, 4*10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.pool3(x)
        x = x.view(-1, 128*4*13)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载模型
model = CaptchaModel()
model.load_state_dict(torch.load('captcha_model.pth'))

# 定义验证码字符集
charset = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((50, 200)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 定义测试函数
def test_captcha(image_path):
    # 加载图像
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    # 预处理图像
    image = preprocess(image)
    # 扩展维度
    image = image.unsqueeze(0)
    # 预测结果
    output = model(image)
    # 获取预测结果的索引
    output = torch.argmax(output, dim=1)
    # 将索引转换成字符
    captcha = ''.join([charset[i] for i in output])
    return captcha

# 测试
captcha = test_captcha('captcha.png')
print(captcha)

需要注意的是，在运行代码之前，需要先准备好验证码图像，并将其保存为`captcha.png`文件。如果需要识别多张验证码图像，只需要在测试函数中添加一个循环即可。

此外，需要提醒的是，这只是一个简单的验证码识别模型，针对不同的验证码类型，可能需要进行一些调整，比如修改模型结构、调整字符集等。