深度学习 PyTorch 手写数字识别 MNIST 数据集 解析+详细注释
本仓库提供了一个完整的深度学习项目，使用 PyTorch 框架进行手写数字识别（MNIST 数据集）。项目包含了工程文件、数据集以及详细的源码注释，适合初学者学习和参考。
内容概述
- 工程文件：包含了项目的主要代码文件，可以直接运行或进行修改。
- 数据集：提供了 MNIST 数据集，方便用户直接使用。
- 源码注释：代码中包含了详细的注释，帮助理解每一行代码的作用和实现原理。
使用说明
- 下载资源：可以直接下载整个仓库的压缩包，或者使用 Git 克隆仓库到本地。
- 环境配置：确保本地环境已安装 PyTorch 和相关依赖库。
- 运行代码：打开工程文件，按照注释中的说明运行代码，进行手写数字识别的训练和测试。
适用人群
- 对深度学习感兴趣的初学者。
- 希望学习 PyTorch 框架的开发者。
- 需要参考手写数字识别项目的研究人员。
贡献
如果你有任何改进建议或发现了代码中的问题，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。
许可证
本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。