#AI挑战营第一站#基于pytorch实现mnist手写数字识别

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基础概念：

1. 模型训练的本质是通过大量的数据和算法来学习数据之间的模式和关系，从而使模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测或决策。训练的最终结果是得到一个训练好的模型，它能够对新的输入数据做出准确的预测和分类。

2.pytorch是一个开源的机器学习库，它基于python语言，专为实现深度神经网络而设计。他提供了强大的GPU加速支持，具备动态图机制和自动微分功能，使得模型的开发、调试与优化过程更为高效。

支持的操作系统：windows，macos，linux等

支持的计算平台：cpu，NVIDIA GPU， AMD GPU，TPU等

 

环境搭建：

   debian 12  + vscode + pytorch

   pytorch安装：pip install torch torchvision torchaudio

   遇到问题：debian使用的为python3.11.X，不支持pip安装

    解决方案：使用虚拟python环境，命令如下：

    python3 -m venv myenv    ------创建自己的python虚拟环境，myenv为自己的虚拟环境名称

    source myenv/bin/active   ------激活虚拟环境

    pip install XXX                   ------安装需要的python库

    deactive                           ------关闭虚拟环境

源码：

下载测试训练集：

定义训练网络：

   

开始训练：

 

测试方法：

 

 

 

测试结果

   

 

 

训练的模型输出：