要使用PyTorch提高数值识别的准确率，可以尝试以下方法：
数据预处理：对数据进行归一化、标准化等操作，以消除数据之间的差异性。
数据增强：通过对原始数据进行旋转、翻转、缩放等变换，增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。
调整模型结构：根据问题的复杂程度，选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
调整超参数：包括学习率、批次大小、优化器类型等，以找到最优的超参数组合。
正则化：使用L1、L2正则化或Dropout等技术，防止模型过拟合。
迁移学习：利用预训练模型进行迁移学习，将预训练模型的参数作为初始值，然后在特定任务上进行微调。
集成学习：通过组合多个模型的预测结果，提高整体的预测准确率。
早停法：在验证集上监控模型的性能，当性能不再提升时停止训练，避免过拟合。
学习率衰减：随着训练的进行，逐渐降低学习率，使模型在训练后期能够更好地收敛。
使用更多数据：如果可能的话，收集更多的数据，以便训练出更准确的模型。