在这个技术博客中，我们将一起探索如何使用PyTorch来实现一个手写数字识别系统。这个系统将基于经典的MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字（0-9）数据库。通过这个项目，你将了解如何使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和评估。
文章目录
- 1. 环境准备
- 2. 数据集加载
- 3. 模型构建
- 4. 模型训练
- 5. 模型评估
- 6. 可视化结果
- 7. 总结
1. 环境准备
首先，我们需要确保安装了PyTorch和其他必要的库。你可以使用以下命令安装：
pip install torch torchvision matplotlib
接下来，我们需要导入相关的库：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as plt
2. 数据集加载
我们将使用torchvision库来加载MNIST数据集。数据集会被转换为PyTorch张量，并且我们会对图像进行归一化处理，使其值在0到1之间。
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])# 下载并加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)# 下载并加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)testloader = torch
