利用python关于cnn神经网络任选两种待识别数字组合，并固定训练样本和测试样本的数目，输出该场景下MNIST手写数字的识别精度以及所需迭代次数；固定学习速率，变化迭代次数，作图分析识别性能随迭代次数的变化情况；相反，固定迭代次数，变化学习速率，作图分析识别性能随学习率的变化情况

好的，我明白了你的问题。为了解决这个问题，我们将使用Python和Keras库来训练和评估CNN模型。让我们开始吧！

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD

接下来，我们将加载MNIST数据集，并选择两个待识别数字组合：

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 选择两个待识别数字组合
digit_1 = 3
digit_2 = 7

# 筛选训练样本和测试样本
train_indices = np.where((y_train == digit_1) | (y_train == digit_2))
test_indices = np.where((y_test == digit_1) | (y_test == digit_2))
x_train, y_train = x_train[train_indices], y_train[train_indices]
x_test, y_test = x_test[test_indices], y_test[test_indices]

# 将像素值缩放到0-1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# 将标签转换为二进制分类问题
y_train = np.where(y_train == digit_1, 0, 1)
y_test = np.where(y_test == digit_1, 0, 1)

接下来，我们将定义CNN模型：

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

然后，我们将训练模型并输出识别精度和所需迭代次数：

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=64)

# 评估模型
_, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('识别精度:', accuracy)

# 打印所需迭代次数
print('所需迭代次数:', len(history.history['loss']))

最后，我们将绘制识别性能随迭代次数的变化情况：

# 绘制识别性能随迭代次数的变化情况
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

相反地，如果我们固定迭代次数，变化学习率，我们可以使用类似的代码，只需在训练模型时更改学习率即可：

model.compile(optimizer=SGD(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

然后，我们可以绘制识别性能随学习率变化的图表。

希望这能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。