在pytorch平台上使用python代码利用googlenet，resnet这两个经典的神经网络实现手写数字识别并给出运行结果及图像.关键是输出图像

### 回答1：
好的，关于手写数字识别，我可以帮你。首先，你需要在PyTorch中导入相应的库和模型，并加载数据集。然后，使用训练好的模型对数据集中的手写数字进行分类。

以下是一个简单的示例代码：

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

# 定义数据集的转换操作，将手写数字图片转换为Tensor形式，并归一化
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载手写数字数据集
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)

# 加载googlenet模型
model = torchvision.models.googlenet(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(1024, 10)

# 定义优化函数和损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 2个epochs进行训练

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

        optimizer.zero_grad()

        # 将数据送入模型
        outputs = model(inputs)

        # 计算损失函数
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播，计算梯度
        loss.backward()

        # 参数更新
        optimizer.step()

        # 打印损失函数
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个batch输出一次信息
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 对测试集进行预测
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)

# 输出准确率
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = model(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))

上述代码中，我们先使用transforms来对数据集进行预处理，在加载数据的时候使用该预处理操作对数据集进行转换。然后，我们使用GoogLeNet模型来对数据集进行训练和预测。可以看到，我们对GoogLeNet进行了微调，将最后一层的输出从1000类改为10类，以适应手写数字识别任务。

由于这是一个多分类问题，我们使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。在训练过程中，我们记录并打印出每2000个batch的平均损失。在训练完成后，我们对测试集进行了预测，并计算了模型在测试集上的准确率。

如果您想输出图片，请使用以下代码：

# 显示测试样本的图片和预测结果
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# 输出模型的预测结果
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

# 输出图片和预测结果
fig, axs = plt.subplots(1, 4, figsize=(10, 10))
for i in range(4):
    axs[i].imshow(np.squeeze(images[i]), cmap='gray')
    axs[i].set_title('Predicted Label: {}'.format(predicted[i]))
plt.show()

上述代码中，我们首先使用iter函数将数据集转换成一个迭代器，然后使用next函数从迭代器中获取一个batch的数据，包括图像和标签。接着，我们将这个batch的图像送入模型，得到预测结果。最后，使用Matplotlib库中的imshow函数来显示图像，使用set_title函数来显示预测结果。

希望这些代码能够为您提供帮助。

### 回答2：
在PyTorch平台上，我们可以使用Python代码来实现手写数字识别任务，并利用经典的神经网络模型GoogleNet和ResNet。

首先，我们需要导入必要的库和模型，如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision.transforms import ToTensor

然后，我们可以载入经典的神经网络模型GoogleNet和ResNet，如下所示：

googlenet = torchvision.models.googlenet(pretrained=True)
resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

接下来，我们需要定义一些预处理函数，并载入手写数字数据集，如MNIST数据集。这里我们以MNIST数据集为例：

from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])

dataset = MNIST(root='path/to/MNIST', train=False, transform=transform, download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

然后，我们可以使用上面载入的两个经典神经网络模型对手写数字进行分类预测，如下所示：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
googlenet = googlenet.to(device)
resnet = resnet.to(device)

# 预测并输出图像
for images, labels in dataloader:
    images = images.to(device)
    outputs_googlenet = googlenet(images)
    outputs_resnet = resnet(images)
    _, predicted_googlenet = torch.max(outputs_googlenet, 1)
    _, predicted_resnet = torch.max(outputs_resnet, 1)

    image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(images.squeeze(0))
    image.show()
    print("GoogleNet预测结果:", predicted_googlenet.item())
    print("ResNet预测结果:", predicted_resnet.item())

在运行以上代码后，将会输出每张手写数字图片的预测结果，以及对应的图像展示。

需要注意的是，以上代码假设你已经安装并正确配置了PyTorch和相关依赖。此外，你需要将`path/to/MNIST`替换为你实际存放MNIST数据集的路径。

希望能够帮到你，如有更多问题，请随时追问。

### 回答3：
在PyTorch平台上使用Python代码利用GoogLeNet和ResNet这两个经典的神经网络对手写数字进行识别，并给出运行结果和图像。关键是输出图像。

首先，我们需要准备手写数字的数据集。可以使用MNIST数据集，该数据集包含了大量手写数字的图像。

接下来，导入所需的库和模块。首先，导入PyTorch库和MNIST数据集加载模块。然后，导入GoogLeNet和ResNet的预训练模型和相应的图像转换函数。

下面是一个示例代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.models import googlenet, resnet

# 定义图像转换函数
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载MNIST数据集
mnist_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 加载模型
model_googlenet = googlenet(pretrained=True)
model_resnet = resnet18(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model_googlenet.eval()
model_resnet.eval()

# 选择一张手写数字图像
image, label = mnist_data[0]

# 调整图像维度并添加一个维度作为batch
image = image.unsqueeze(0)

# 使用GoogLeNet模型进行预测
output_googlenet = model_googlenet(image)

# 使用ResNet模型进行预测
output_resnet = model_resnet(image)

# 获取预测结果
_, predicted_googlenet = torch.max(output_googlenet.data, 1)
_, predicted_resnet = torch.max(output_resnet.data, 1)

print("GoogLeNet预测结果：", predicted_googlenet.item())
print("ResNet预测结果：", predicted_resnet.item())

# 输出图像
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(image.squeeze().numpy(), cmap='gray')
plt.show()

以上代码中，我们首先导入了需要的库和模块。然后定义了图像转换函数，加载了MNIST数据集，并实例化了GoogLeNet和ResNet模型，并设置为评估模式。接着，选择了一张手写数字图像，并使用两个模型进行预测。最后，使用Matplotlib库输出了图像。

运行这段代码，可以得到GoogLeNet和ResNet对于该手写数字的预测结果，并显示出该手写数字的图像。