手把手教你使用pytorch训练minist手写数据集

了解如何使用torchvision.datasets模块加载MNIST数据集，并对图像进行预处理，例如图像转换和标准化。采用卷积神经网络（CNN）提取特征并进行训练。你可以尝试不同的模型架构，添加或调整层次结构和参数，以提高性能。选用叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）来度量模型输出与实际标签之间的差异。采用随机梯度下降优化器（SGD）来更新模型参数。定义训练循环次数epoch，并使用批量训练（mini-batch）来加速训练过程，同时监测训练集上的准确率和损失函数值。