**MNIST 学习者** 是一个项目，其目标是使用 PyTorch 框架构建一个线性深度学习模型，以识别手写数字。这个项目对于初学者来说是一个很好的起点，因为它涉及到图像分类的基本概念，同时使用了广泛使用的深度学习库 PyTorch。
PyTorch 是一个基于 Torch 的深度学习库，它提供了灵活性和速度，使得研究人员能够快速地进行实验。在这个 MNIST 学习者项目中，我们将了解如何使用 PyTorch 构建神经网络、训练模型以及评估模型性能。
**一、数据预处理**
MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是 28x28 像素的手写数字图像。我们需要加载数据并进行预处理。这通常包括以下步骤：
1. **加载数据**：使用 `torchvision.datasets.MNIST` 类加载数据，并设置数据加载器（DataLoader）以批量处理数据。
2. **归一化**：为了加速训练过程和提高模型性能，将像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [0, 1]。
3. **数据转换**：可以使用 torchvision.transforms 库进行数据增强，如随机旋转、翻转等，虽然在 MNIST 上这种操作可能不常见，但在其他图像任务中很有用。
**二、构建模型**
在 PyTorch 中，我们通过定义一个 `nn.Module` 的子类来创建自定义模型。线性模型通常由一个或多个全连接层（Linear layers）组成。对于 MNIST 问题，我们可以使用一个简单的两层网络结构：
1. **输入层**：与输入数据的维度匹配，即 28x28=784 个节点。
2. **隐藏层**：通常添加非线性激活函数（如 ReLU），以引入非线性特性。
3. **输出层**：与类别数（10 个数字）匹配，使用 Softmax 函数将输出转换为概率分布。
**三、训练模型**
1. **损失函数**：选择合适的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），适用于多分类任务。
2. **优化器**：选择优化算法，如随机梯度下降（SGD）或 Adam，用于更新权重。
3. **训练循环**：在训练集上迭代多次（epoch），每次迭代时将数据分批送入模型，计算损失，反向传播更新权重。
**四、评估模型**
1. **验证**：在验证集上评估模型性能，计算准确率。
2. **测试**：在测试集上评估模型泛化能力。
**五、Jupyter Notebook 使用**
项目使用 Jupyter Notebook，这是一个交互式计算环境，允许我们组织代码、文本、图表和输出。在 Notebook 中，你可以逐步执行代码，查看中间结果，方便调试和文档记录。
在 `mnist-learner-main` 文件夹中，你可能会找到以下文件：
1. `model.py`：定义模型架构。
2. `train.py`：训练模型的主要逻辑。
3. `utils.py`：可能包含数据预处理和辅助函数。
4. `notebook.ipynb`：Jupyter Notebook 文件，其中包含了整个项目的完整流程。
MNIST 学习者项目提供了一个简单但实用的教程，涵盖了使用 PyTorch 进行深度学习的基本要素，包括数据处理、模型构建、训练和评估。通过这个项目，你可以深入理解深度学习的基础，并且能够应用到其他图像识别任务中去。
