本文介绍了如何使用PyTorch构建一个卷积神经网络（CNN）模型来识别图像验证码。通过生成验证码数据集，定义CaptchaDataset类，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练和测试。该模型可以应用于登录验证、自动化测试等场景，通过优化可以提升识别准确率和鲁棒性。
在网络和互联网的时代，图像验证码被广泛应用于各种场景中，用于确保用户的安全性。验证码是一种基于图像的人机交互验证技术，通过给用户展示一张包含随机字符或数字的图像，要求用户正确识别并输入其中的内容。本文将使用PyTorch实现一个图像验证码识别模型，并通过实际代码演示该模型的训练和测试过程。
首先，我们需要准备一些实验所需的数据集。由于验证码是一种自定义生成的图像，我们可以使用Python的Pillow库来生成一些简单的验证码样本。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import random
# 创建一个空白的图片
image = Image.new('RGB', 
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