使用PyTorch演示实现神经网络过程

借助著名的开源PyTorch 框架，可以使用Python创建和训练神经网络。本教程将教您如何使用 PyTorch 创建基本神经网络并对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。现代人工智能依赖于神经网络，神经网络赋予机器类似于人类的学习和判断能力。回归、分类和创建只是神经网络（作为计算机模型）在从输入中学习后可能执行的一些任务。流行的开源 PyTorch 框架可用于用 Python 设计和训练神经网络。在本教程中，您将学习如何使用 PyTorch 使用基本神经网络对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。如何在 PyTorch 中创建神经网络？通过 nn.Module 类或 nn.Seque

本教程介绍了使用PyTorch框架创建和训练神经网络对手写数字进行分类的方法。通过nn.Module类或nn.Sequential容器构建网络，描述架构、指定损失函数和优化器，并进行训练和测试。展示了样本图像和预测结果。