领取云主机，带你基于PyTorch构建高效手写体识别系统
💡
原文中文，约8100字，阅读约需20分钟。
📝
内容提要
本文介绍了如何使用PyTorch框架和MNIST数据集构建手写体识别系统。实验步骤包括安装PyCharm、下载数据集、编写代码和训练模型。手写体识别在教育和金融等领域应用广泛，实验结果表明，随着训练轮数的增加，模型准确率逐渐提高。
🎯
关键要点
- 本文介绍了如何使用PyTorch框架和MNIST数据集构建手写体识别系统。
- 手写体识别在教育、金融、医疗等领域具有广泛的应用前景。
- MNIST数据集包含60000项训练数据和10000项测试数据，每张图像为28*28的灰度图像。
- 实验流程包括安装PyCharm、创建Python文件、下载数据集、编写代码和训练模型。
- 实验资源为开发者空间的云主机，使用时间为40分钟，费用为0元。
- 安装PyCharm的步骤包括下载、解压和打开终端进行安装。
- 下载PyTorch框架的步骤包括创建目录和新建Python文件进行部署。
- 数据集介绍包括训练集和测试集的文件结构及其内容。
- 编写代码部分包括导入库、设置超参数、数据预处理、创建模型和定义训练测试函数。
- 运行结果显示loss损失函数逐渐降低，准确率逐渐提高，表明模型性能在不断优化。
- 实验结束后可查看手写体识别结果及准确率变化图，进一步了解手写体识别和PyTorch框架的内容。
➡️
