PyTorch入门：MNIST手写数字识别教程 ✨

什么是MNIST数据集？

MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，包含70,000张28x28像素的灰度图像，分为10个类别（0-9）。

PyTorch实现步骤 🧰

1. 导入库

   import torch
   import torchvision
   

2. 加载数据
   使用torchvision.datasets.MNIST下载并加载数据：

   train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
   

3. 构建模型
   定义一个简单的全连接神经网络：

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

4. 训练模型
   使用交叉熵损失函数和优化器进行训练：

   model = MNISTNet()
   criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
   

进阶学习 🔍

如需深入了解PyTorch的高级特性，可参考：
/ai_ml_tutorials/pytorch_tutorial/advanced_topics

可视化训练过程 📊

通过添加`torch.utils.tensorboard`可实现训练日志的可视化分析。

模型结构图 📌

此图展示了一个包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络架构。