中文字体类别识别-行书和隶书，用pytorch编写代码

首先，需要准备好行书和隶书的数据集，并将其分为训练集和测试集。可以使用 PIL 库读取图片，并将其转换为 PyTorch 的张量。接着，可以使用 torchvision 库的 transforms 模块进行数据增强，如将图片进行随机旋转、缩放、裁剪等操作，以增加模型的泛化能力。

然后，需要搭建一个卷积神经网络模型，用于对中文字体进行分类。可以使用 PyTorch 的 nn 模块来定义模型的结构，如卷积层、池化层、全连接层等。对于中文字体的分类问题，可以使用交叉熵损失函数，并选择合适的优化器进行参数更新，如 Adam 或 SGD。

最后，进行模型的训练和测试。在训练时，可以使用 DataLoader 将数据集进行批处理，以提高训练效率。在测试时，可以使用模型对测试集进行预测，并计算准确率和召回率等指标来评估模型的性能。

下面是一个简单的行书和隶书分类器的 PyTorch 代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义数据增强操作
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomRotation(15),
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载数据集
trainset = datasets.ImageFolder('train/', transform=transform_train)
testset = datasets.ImageFolder('test/', transform=transform_test)

# 定义模型结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 28 * 28, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 2)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        x = self.relu(self.conv3(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 256 * 28 * 28)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义训练参数
batch_size = 32
num_epochs = 10
learning_rate = 0.001

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader, 0):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 50 == 49:    # 每 50 个 batch 输出一次 loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 50))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in testloader:
        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 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际中还需要根据具体情况进行调整和优化。