手写数字识别入门：使用PyTorch构建你的第一个MNIST模型 🖋️

项目简介

手写数字识别是机器学习领域的经典入门案例，常用于演示卷积神经网络（CNN）的应用。通过PyTorch框架，我们可以快速实现一个模型来识别MNIST数据集中的0-9数字。

技术路线图

  1. 数据准备

    • 加载MNIST数据集（
      mnist_data
      ）
    • 数据预处理：归一化、转换为张量
    • 数据增强（可选）：使用torchvision.transforms

  2. 模型构建

    • 定义CNN结构（
      convolutional_network
      ）
    • 添加全连接层与激活函数
    • 损失函数选择：交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss）

  3. 训练与验证

    • 使用优化器（如SGD或Adam）
    • 训练循环（
      training_process
      ）
    • 验证集准确率监控

  4. 模型评估

    • 测试集预测（
      digit_recognition_result
      ）
    • 可视化混淆矩阵（使用seaborn库）

扩展学习

如需深入了解PyTorch实战技巧，可访问：
/Technology_Tutorials/Machine_Learning/PyTorch_Tutorials/Introduction

📌 小贴士：建议从官方文档（PyTorch官方文档）获取最新API信息，确保代码兼容性。