Pytorch手写数字识别入门项目
项目简介
本项目是入门Pytorch的第一个项目，主要内容是手写数字识别。代码中包含了非常详细的注释与总结，非常适合初学者学习。通过本项目，你将能够快速上手Pytorch，并掌握基本的深度学习模型构建与训练流程。
项目内容
- 数据集：使用经典的MNIST手写数字数据集。
- 模型：构建了一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。
- 训练与测试：详细展示了模型的训练与测试过程，并提供了评估指标。
代码结构
main.py：主程序文件，包含了数据加载、模型构建、训练与测试的完整流程。model.py：定义了卷积神经网络模型的结构。utils.py：包含了一些辅助函数，如数据预处理、绘制训练曲线等。
使用方法
- 环境配置：确保你已经安装了Pytorch和相关的依赖库。
- 运行代码：直接运行
main.py文件即可开始训练模型。 - 查看结果：训练完成后，可以在控制台查看模型的准确率，并可以通过绘制的训练曲线进一步分析模型的表现。
注意事项
- 代码中的注释非常详细，建议仔细阅读每一行代码的注释，以便更好地理解整个流程。
- 如果你是Pytorch的初学者，建议先学习一些基础的Pytorch知识，再尝试运行本项目。
总结
通过本项目，你将能够掌握Pytorch的基本使用方法，并能够独立完成一个简单的深度学习项目。希望这个项目能够帮助你快速入门Pytorch，并为后续的学习打下坚实的基础。