电脑的显存只有2G，原始的GPU版的MNIST代码中，测试样本没有进行batch处理，而是将10000个测试样本直接存入显存（因为此处用的GPU运行程序），所以导致显存不够用而报错。此处提供一个batch处理的MNIST代码，可帮助读者进行测试。
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在线下载：网络状况良好时可使用提供的代码进行在线下载。 离线下载：如在线下载遇到问题，请私信获取离线数据集文件。
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这篇指南将指导你使用PyTorch创建MNIST手写数字识别模型。文章内容包括详细的步骤、代码示例和可下载的源代码文件。
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MNIST数据集由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology, NIST）提供，包含手写数字的图像数据。训练集（training set）数据来自250位不同个体的手写数字，其中50%为高中学生，另外50%则来自人口普查局（
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训练数据：- 图像文件：train-images-idx3-ubyte- 标签文件：train-labels-idx1-ubyte 测试数据：- 图像文件：t10k-images-idx3-ubyte- 标签文件：t10k-labels-idx1-ubyte
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调整了源代码的实现，确保其可正常运行。 适合初学者使用：采用原始传递参数的方式实现 MNIST 图像分类。 全连接网络的实现：使用 variable_scope 实现全连接网络。 采用 LeNet-5 架构：用于识别 MNIST 图像。 面向初学者：可作为 MNIST 图像分类的入门参考。
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将从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html下载的原始数据train-images-idx3-ubyte.gz等二进制图像数据转化为uint8数据。
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使用TensorFlow对Google深度学习源码进行调整，确保能够运行。针对初学者，采用原始的参数设置和变量作用域来构建全连接网络，并应用LeNet-5架构进行图像识别任务。对于刚开始学习深度学习的读者来说，这篇文章是一个很好的参考资源。
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mnist.pkl.gz数据文件直接下载拷贝到keras的dataset下方便许多
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