写一个基于pytorch的手写英文字母识别系统，要求注释详细，，使用gpu进行训练，通过可视化的方法输出模型性能结果

好的，下面是一个基于Pytorch和GPU的手写英文字母识别系统的代码，包括详细注释和可视化性能结果：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置GPU加速
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载训练集和测试集，并进行数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = torchvision.datasets.EMNIST(root='./data', split='letters', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.EMNIST(root='./data', split='letters', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 27)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练神经网络模型
for epoch in range(10):  # 进行10次训练循环
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

        optimizer.zero_grad()

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

        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:    # 每200个小批量数据打印一次损失函数值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试神经网络模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        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))

# 输出每个类别的准确率
class_correct = list(0. for i in range(27))
class_total = list(0. for i in range(27))
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        c = (predicted == labels).squeeze()
        for i in range(64):
            label = labels[i]
            class_correct[label] += c[i].item()
            class_total[label] += 1

for i in range(27):
    print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
        chr(i+65), 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

# 可视化神经网络模型的性能结果
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=10, figsize=(20,10))
fig.suptitle('Model Performance')

for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(images[i].squeeze(), cmap='gray')
    ax.set(title = f"true: {chr(labels[i]+65)}, pred: {chr(predicted[i].item()+65)}")
    ax.axis('off')

plt.show()

注释解释：

1. 导入必要的Pytorch库和Matplotlib库。

2. 设置GPU加速。

3. 加载训练集和测试集，并进行数据预处理。这里使用了EMNIST数据集，该数据集包含了手写字母和数字的图像数据，其中每个图像为28x28像素的灰度图像。

4. 定义神经网络模型。这里使用了一个简单的卷积神经网络，包括两个卷积层和三个全连接层。

5. 定义损失函数和优化器。这里使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

6. 训练神经网络模型。这里进行了10次训练循环，每次循环使用64个图像进行训练。在每个小批量数据之后，打印损失函数值。

7. 测试神经网络模型。这里使用测试集对神经网络模型进行测试，并计算其准确率。

8. 输出每个类别的准确率。这里计算了每个字母的准确率。

9. 可视化神经网络模型的性能结果。这里使用测试集中的一些图像进行可视化，展示神经网络模型的预测结果。

运行代码后，可以看到每个字母的准确率，以及神经网络模型对测试集中一些图像的预测结果。