锋哥原创的PyTorch2 Python深度学习视频教程：
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课程介绍
基于前面的机器学习Scikit-learn，深度学习Tensorflow2课程，我们继续讲解深度学习PyTorch2，所以有些机器学习，深度学习基本概念就不再重复讲解，大家务必学习好前面两个课程。本课程主要讲解基于PyTorch2的深度学习核心知识，主要讲解包括PyTorch2框架入门知识，环境搭建，张量，自动微分，数据加载与预处理，模型训练与优化，以及卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），生成对抗网络（GAN），模型保存与加载等。
PyTorch2 Python深度学习 - 卷积神经网络（CNN）介绍实例 - 使用MNIST识别手写数字示例
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是一个常用于机器学习和深度学习领域的经典数据集，特别是在图像识别任务中。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供，广泛用于手写数字识别的研究和算法测试。
主要特点：
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数据内容：
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MNIST数据集包含了28x28像素的灰度图像，表示从0到9的手写数字。每个图像展示了一个单一的手写数字（0到9之一）。
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数据集分为两个部分：
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训练集：包含60,000个样本，用于训练模型。
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测试集：包含10,000个样本，用于测试和评估模型的性能。
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标签信息：
- 每个图像都有一个对应的标签，表示图像中手写数字的真实值（即0到9之间的某个数字）。
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数据预处理：
- 图像的大小是28x28像素，灰度级别为0到255，其中0表示白色，255表示黑色。图像通常在输入神经网络之前会被标准化或者归一化。
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应用领域：
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手写数字识别：这是MINIST数据集的经典应用，用于测试各种机器学习算法的性能。
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分类问题：可以用于对比不同模型（如支持向量机、神经网络、决策树等）的分类准确性。
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下面是具体示例：
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
# 1，数据预处理和加载
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 将图片转换为Tensor
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 数据归一化
])
trainset = datasets.MNIST(
root='data',
train=True,
download=True,
transform=transform
)
testset = datasets.MNIST(
root='data',
train=False,
download=True,
transform=transform
)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)
# 2，定义模型
model = nn.Sequential(
# 第一层卷积层，输入1通道，输出32通道，卷积核大小3x3，填充1，
nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(), # 激活函数ReLU
nn.MaxPool2d(2, 2), # 池化层，池化核大小2x2，步长2
# 第二层卷积层，输入32通道，输出64通道，卷积核大小3x3，填充1，
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(), # 激活函数ReLU
nn.MaxPool2d(2, 2), # 池化层，池化核大小2x2，步长2
# 展平操作，将数据从二维转为一维
nn.Flatten(),
# 第一个全连接层，输入64*7*7，输出128
nn.Linear(64 * 7 * 7, 128),
nn.ReLU(),
# 第二个全连接层，输出10个分类（数字0-9）
nn.Linear(128, 10)
)
# 3, 定义损失函数与优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 优化器，Adam优化算法
# 4，训练模型
epochs = 5
model.train() # 训练模式
for epoch in range(epochs):
for images, labels in trainloader:
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
# 5, 测试模型
model.eval() # 测试模式
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算
for images, labels in testloader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 获取预测结果
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')运行输出：
