使用已有的数据集或者通过人工标注的方式生成新的数据集，训练神经网络模型。训练的目标是让神经网络能够准确地识别和审核施工图纸中的各种元素和标记。的具体实现函数

好的，下面我来给出使用已有的数据集或者通过人工标注的方式生成新的数据集，训练神经网络模型的具体实现函数。这里以使用PyTorch框架为例，实现一个简单的卷积神经网络模型。

首先，我们需要定义数据集和数据加载器，用于读取和处理训练数据：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ConstructionDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels, transform=None):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.transform = transform
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        x = self.data[idx]
        y = self.labels[idx]
        
        if self.transform:
            x = self.transform(x)
        
        return x, y

train_dataset = ConstructionDataset(train_data, train_labels, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

其中，ConstructionDataset类用于定义数据集，并实现__getitem__和__len__方法，用于读取和处理数据。train_loader则是数据加载器，用于将数据划分为小批量，以便训练神经网络模型。

接下来，我们需要定义卷积神经网络模型和损失函数，用于训练和优化模型：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class ConstructionNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConstructionNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 16 * 16, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 128 * 16 * 16)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = ConstructionNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

ConstructionNet类用于定义卷积神经网络模型，包括卷积层、最大池化层和全连接层等。criterion则是损失函数，用于衡量模型预测和真实标签之间的差异。optimizer则是优化器，用于更新模型参数，以最小化损失函数。

最后，我们需要编写训练和测试函数，用于训练和测试神经网络模型：

def train(model, criterion, optimizer, train_loader, num_epochs):
    for epoch in range(num_epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(train_loader, 0):
            inputs, labels = data
            
            optimizer.zero_grad()
            
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            running_loss += loss.item()
            if i % 200 == 199:    # 每200个小批量打印一次损失函数
                print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
                running_loss = 0.0

def test(model, test_loader):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            inputs, labels = data
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))

train函数用于训练神经网络模型，包括前向传播、反向传播和参数更新等步骤。test函数用于测试模型的准确率和性能。

需要注意的是，以上函数只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题和数据集，选择合适的网络结构、损失函数和优化器等，并进行适当的调参和优化。