随着人工智能的发展，手写体识别技术在教育和金融等领域得到广泛应用。本文利用PyTorch和MNIST数据集构建手写体识别系统，介绍了环境安装、代码编写和模型训练等步骤，最终实现了高效准确的识别。

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。