编写python代码利用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，我可以为您提供一个基于PyTorch实现数字图像识别任务的简单代码框架。

首先，您需要从互联网上获取一个数字图像数据集，比如MNIST数据集（手写数字图像数据集），可以使用PyTorch内置的函数进行下载和加载。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理操作
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(), 
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载MNIST训练集和测试集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，您需要搭建一个深度卷积神经网络，可以使用PyTorch内置的模块，比如nn模块。

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

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.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

# 实例化模型
net = Net()

然后，您需要定义各种超参数，损失函数以及优化算法。

import torch.optim as optim

# 定义超参数
learning_rate = 0.001
num_epochs = 5

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

接下来，您可以开始训练您的神经网络。

# 训练网络
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 % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

最后，您可以使用测试集对训练好的神经网络进行性能测试。

# 测试网络
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))

以上就是一个基于PyTorch实现数字图像识别任务的简单代码框架，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。