mnist手写体数字识别的训练和测试样本

压缩包中包含4个文件，分别为mnist的train和test文件，其中两个文件是全集，例外两个是包含100条数据，用于前期测试神经网络使用。对应的代码在也可以在本人上传的其他资源中找到。

mnist_nerual_network.ipynb

基于Python的Mnist手写体数字识别代码，从数据的导入、数据格式转化、神经网络构建及初始化、神经网络的训练和测试，最后神经网络准确率的测试，整个过程的代码全部给出，下载即可再jupyter平台使用，代码注释清晰。

PyTorch安装的所有过程（包括遇到的错误）.txt

本人安装Pytorch过程中的Anaconda Prompt所有输入代码和出现错误代码。 包括： (1)清华源的添加，错误源的删除 (2)环境变量的添加和激活 (3)pip的升级 (5)安装torch和torchvision的whl文件中的错误和自己的处理办法。