PyTorch手写数字识别实现基于MNIST数据集的卷积神经网络模型
PyTorch 的手写数字识别项目算是入门深度学习的经典案例了，用起来也挺顺手的。这份资源是用 PyTorch 搞定 MNIST 数据集分类的，模型结构是经典的 CNN，步骤清晰，代码也不绕。适合你想快速跑通一套流程，或者刚上手 PyTorch，不知道从哪开练。
MNIST 数据集的图像尺寸是 28x28，灰度图，基本上训练速度快，效果也容易观察。PyTorch 里直接用torchvision.datasets.MNIST就能下载，连预都一并搞定，省事儿。
模型用的是卷积神经网络，结构不复杂，主要是Conv2d、ReLU、MaxPool2d和Linear这些拼起来的。你甚至可以边看代码边动手改几层，看看精度怎么变。想玩深点的，还可以加 Dropout 或者 BatchNorm 试试看。
训练过程也挺标准的，用CrossEntropyLoss做损失函数，再配个SGD或者Adam优化器就行，跑几轮基本都能上 90%以上。中间还加了模型评估部分，用测试集来算准确率，效果一目了然。
这个项目最大的好处是完整，连数据加载、训练、评估、可视化一条龙都有。你不光能跑，还能学着调参、换结构、甚至部署。如果你是刚入坑深度学习，或者转战 PyTorch 方向，这一份还蛮值得参考的。
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