这段代码展示了如何利用流行的机器学习框架PyTorch来构建一个用于识别数字图像的神经网络模型。通过简洁高效的Python脚本实现MNIST数据集上的手写数字分类任务，适合深度学习入门者实践和理解卷积神经网络的工作原理与应用。
1. 使用离线的MNIST手写数字数据集：该数据集是从NIST的两个手写数字数据集中提取出来的，包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像是28×28像素大小的灰度图片，并且每个图片上都有一个手写的数字。这些图像可以用于训练和测试机器学习模型以实现对手写数字的识别功能。MNIST数据集的研究论文展示了基于卷积神经网络（CNN）的方法能够取代以前的手工特征方法，成为模式识别问题上的主流技术。
2. 数据集中包含MNIST数据集，并且解压后可以直接通过运行py文件使用，不需要重新下载。
3. 对于刚开始学习PyTorch的朋友来说非常适合入门使用。
4. PyTorch是一个开源的Python机器学习库，专门用于加速深度神经网络（DNN）编程。它既可以看作是加入了GPU支持的numpy版本，也可以被视为一个具有自动求导功能的强大深度神经网络框架。这个框架是由Facebook开发并公开发布的，并且已经被广泛应用于自然语言处理等应用程序中。PyTorch的一个显著特点是其动态计算图可以根据实际需求实时改变。
5. 本代码可以自动适配GPU进行训练。
5星
