模型的主要组成（如图1所示）：模型由4层VAE（L4VAE）构成的降维网络+3层全连接层组成的分类器（Classifier）组成，采用torchvision.datasets中自带的数据集MNIST（手写数字识别）。

　　模型的主要任务：首先通过VAE的编码器（encoder）将输入数据的维度input_dim（MNIST数据的维度为（28，28），展开为一维后变为（784，））降低到合适的维度latent_dim，然后将维度为latent_dim的数据送入分类器Classifier进行训练（10分类），完成手写数字的识别任务。其中VAE的解码器（decoder）的作用是配合编码器进行训练，以便使得降维后的数据可以较好的表征输入数据。

　　评价指标：对于模型的训练和测试结果或效果，可以通过损失函数Loss、准确率Accuracy、精度Precision、F1_score、召回率Recall和AUC曲线进行评估。为简单，本模型的训练和测试结果只以可视化的方式显示模型的损失函数Loss和准确率Accuracy。（注：损失函数的值是一个相对值，是表征模型训练前相比较于训练后的差别程度，因此，损失函数的值并不是越小越好，它只能反应模型是否在进行“学习”，对于模型的性能优良，最终还是需要通过准确率Accuracy等其他评价指标进行评估）

　　其中第一行便是创建数据集的例子，第二行则是加载数据集，在第二步会详细介绍。

　　我们使用的EBET易博真人是MNIST数据集，在该页面滚动鼠标，找到MNIST数据集，点击左边的名称可以查看MNIST的用法，点击右边的名称则可以了解MNIST数据集的详细信息。这里点击左边的MNIST，出现下面页面（如图3所示）。

　　其中各个参数的含义分别为，root：数据集的根目录，输入为一个路径；train：可选参数，bool型，默认为True，表示加载的数据集的应用；download：可选参数，bool型，默认为False，表示是否下载数据集（建议为True）;transform:可选参数,表示对数据作何种变换；target_transform：可选参数,表示对数据标签作何种变换。

　　可以采用Pytorch自带的损失函数，也可以采用个性化（自己编写）的损失函数。