🎉 MNIST 手写数字识别入门教程

欢迎来到「AI工具开源教程」的MNIST专题！本教程将带您了解如何使用开源工具实现手写数字识别。🔍

📚 什么是MNIST？

MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，包含：

• 70,000张训练图像
• 10,000张测试图像
• 28x28像素灰度图片
• 0-9共10个类别

🧠 实现步骤

1. 数据加载
   使用torchvision或keras.datasets加载MNIST数据集

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

2. 模型构建
   用PyTorch搭建简单CNN模型：

   • 卷积层（Conv2d）
   • 池化层（MaxPool2d）
   • 全连接层（Linear）

   import torch.nn as nn
   model = nn.Sequential(
       nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
       nn.ReLU(),
       nn.MaxPool2d(2),
       nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
       nn.ReLU(),
       nn.MaxPool2d(2),
       nn.Flatten(),
       nn.Linear(64*7*7, 10)
   )
   

3. 训练与评估
   完成模型训练后，可使用测试集评估准确率
   ✅ 通过后可点击👉 进阶教程学习更复杂的模型结构

📈 结果展示

训练完成后，模型能够准确识别手写数字。以下为示例预测结果：

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