利用pytorch平台实现数字图像识别任务.但是每次循环的都是同一张图片.我想让它随机生成不同的图片识别.如何去用代码实现

你可以使用PyTorch中的`torchvision.datasets`模块来加载常用的图像数据集，例如MNIST、CIFAR10等。这些数据集中包含了很多不同的图片，可以用于训练模型。

如果你想生成随机的图片，可以使用Python中的随机数生成函数，例如`random`、`numpy.random`等。你可以生成随机的张量作为输入，然后让模型对这些张量进行预测，从而实现随机生成不同的图片识别任务。

以下是一个简单的示例代码：

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

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

# 定义模型
model = ...

# 随机生成输入张量
input_tensor = torch.randn((1, 1, 28, 28))

# 预测结果
output = model(input_tensor)

# 打印结果
print(output)

# 随机生成不同的输入张量
input_tensor = torch.randn((1, 1, 28, 28))

# 预测结果
output = model(input_tensor)

# 打印结果
print(output)

在这个示例代码中，我们首先加载了MNIST数据集，并定义了一个模型。然后，我们使用`torch.randn()`函数生成了一个随机的输入张量，并使用模型进行预测。接着，我们又生成了一个不同的随机输入张量，并进行了预测。