📚 MNIST 教程：手写数字识别入门

MNIST 是机器学习领域最经典的数据集之一，包含 70,000 张 28x28 的手写数字图片（0-9），常用于入门图像分类任务。以下是使用 TensorFlow 和 PyTorch 实现 MNIST 分类的步骤指南：

🧠 1. 数据准备

下载 MNIST 数据集：点击查看官方数据集说明
数据格式：每张图片为灰度图像，标签为整数（0-9）
数据预处理建议：归一化像素值到 [0, 1] 范围，转换为张量格式

🧱 2. 模型构建

TensorFlow 示例

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

PyTorch 示例

import torch.nn as nn
class MnistModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear = nn.Linear(28*28, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear(x)
        return x

📈 3. 训练技巧

使用交叉熵损失函数
优化器推荐：Adam 或 SGD
验证集划分：建议 80% 训练，10% 验证，10% 测试
可视化训练过程：点击查看可视化教程

MNIST_数据集

📌 4. 扩展应用

实现多层感知机：点击查看 MLP 教程
尝试卷积神经网络：点击查看 CNN 教程
迁移学习实践：点击查看迁移学习教程

💡 提示：MNIST 数据集虽然简单，但能帮助初学者理解基本的训练流程和模型评估方法。建议先完成 MNIST 数据预处理教程再进行模型训练。