用代码实现利用pytorch平台实现数字图像识别任务。 1、获取数字图像数据集； 2、搭建深度卷积神经网络； 3、定义各种超参数，损失函数以及优化算法； 4、网络训练； 5、性能测试。

好的，以下是一个简单的示例代码，用于实现数字图像识别任务：

1. 获取数字图像数据集

在这个示例中，我们使用PyTorch自带的MNIST数据集。首先，我们需要导入需要的库：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

然后，我们可以使用以下代码下载MNIST数据集：

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transforms.ToTensor())
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transforms.ToTensor())

2. 搭建深度卷积神经网络

在这个示例中，我们使用一个简单的卷积神经网络（CNN）来进行数字图像识别。首先，我们需要导入需要的库：

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

然后，我们可以使用以下代码来定义CNN：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 定义各种超参数、损失函数以及优化算法

在这个示例中，我们定义了以下超参数：学习率、批次大小、迭代次数、优化算法等。

learning_rate = 0.001
batch_size = 64
num_epochs = 10

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate)

4. 网络训练

在这个示例中，我们使用MNIST训练集对CNN进行训练，使用MNIST测试集对训练过程进行监控。

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

5. 性能测试

在这个示例中，我们使用MNIST测试集对训练好的CNN进行性能测试，并输出测试集的准确率。

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

希望这个示例代码可以帮助你理解如何使用PyTorch实现数字图像识别任务。