# 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
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