用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍

# 用Pytorch实现MNIST数据集的手写数字识别介绍 PyTorch是一个深度学习框架，用于训练和构建神经网络。本文将介绍如何使用PyTorch实现MNIST数据集的手写数字识别。 ## MNIST 数据集 MNIST是一个手写数字识别数据集，由60,000个训练数据和10,000个测试数据组成。每个图像都是28x28像素的灰度图像。MNIST数据集是深度学习模型的基本测试数据集之一。 ## PyTorch PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了两个高级功能： 1. 张量计算（与NumPy相似） 2. 深度神经网络的搭建和训练 ## 实现 我们将使用PyTorch来搭建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对MNIST数据集进行分类。CNN是一种广泛应用于图像识别方面的深度学习网络类型，目前已经在很多领域取得了优秀的表现。 ### 步骤 1. 下载MNIST数据集 2. 加载数据集 3. 定义CNN模型 4. 训练模型 5. 评估模型性能