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libtorch系列教程3：优雅地训练MNIST分类模型
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原文中文，约15800字，阅读约需38分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Libtorch进行MNIST分类模型的训练和测试。作者重构了官方示例代码，使其更易于使用。文章还给出了网络定义、数据集定义和训练器定义的代码示例。最后，文章展示了训练和测试的输出结果。
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关键要点
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本文介绍了使用Libtorch进行MNIST分类模型的训练和测试。
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作者重构了官方示例代码，使其更易于使用。
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文章提供了网络定义、数据集定义和训练器定义的代码示例。
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Libtorch中包含很多与Pytorch不同的类型，可能会遇到不理解的函数或类。
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重构MNIST示例代码的目的是将DataLoader、Model和训练逻辑模块化。
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拆分过程中遇到Libtorch的DataLoader类别复杂的问题。
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最终采用的重构方案是将DataSet定义在单独的类中，DataLoader在训练逻辑中构造。
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CMake配置文件中将实现文件加入到编译依赖。
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主入口文件实现了超参数设置、网络和数据集初始化，以及调用Trainer进行训练和测试。
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网络结构采用简单的LeNet，包含两个卷积层和两个全连接层。
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数据集定义使用Libtorch自带的MNIST实现，进行了简单封装。
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Trainer类包含训练和测试的两个函数，计算输出、损失和准确率。
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编译和运行方式基于CMake，同时下载MNIST数据集。
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训练和测试输出结果显示准确率逐渐提升。
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