本项目使用Python深度学习框架PyTorch搭建神经网络模型，旨在准确识别手写数字图像，展示基本的手写体数据集处理与卷积神经网络的应用。
该项目展示了如何利用PyTorch构建一个卷积神经网络（CNN），用于识别手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个训练样本及10,000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像，表示从零到九之间的某个数字。项目涵盖了完整的流程：包括数据预处理、模型构建、训练、验证和测试。
具体来说：
1. 数据预处理：
使用`transforms.ToTensor()`将图像转换成张量。
利用`transforms.Normalize()`对图像进行标准化处理。
2. 构建卷积神经网络（CNN）：
设计了两个卷积层，一个池化层以及两个全连接层。
采用ReLU激活函数和最大池化技术来提取图像特征。
3. 损失函数与优化器定义：
使用交叉熵损失计算模型的误差。
利用Adam算法对网络参数进行优化调整。
4. 训练过程：
遍历训练集，计算损失并更新权重。
对于每个100个批次的小批量数据，打印出当前的训练状态和损失值以供观察。
5. 测试模型性能：
通过遍历测试样本评估其准确度，并输出预测结果与实际标签之间的差异情况。
该项目旨在帮助学习者熟悉使用PyTorch进行深度神经网络的设计、实现及优化。
5星
