作为编程零基础的小白，入门深度学习最经典、最友好的案例，莫过于MNIST手写数字识别------它就像编程入门时的"Hello World"，无需复杂的数据采集和预处理，就能快速上手PyTorch核心用法，读懂深度学习的基本逻辑。今天，我们就从0开始，逐行解析完整代码，一步步实现"让电脑认识手写数字"的神奇效果，全程通俗易懂，哪怕你不懂编程、不懂深度学习，跟着走也能完全看懂。
在开始之前，我们先简单了解两个核心前提：一是PyTorch，它是目前最流行的深度学习框架之一，简单易用、灵活性高，非常适合新手入门；二是MNIST数据集，它包含70000张手写数字图像，其中60000张用于训练（教电脑认识数字），10000张用于测试（检验电脑学得好不好），所有图像都是灰度的28x28像素，并且已经做了居中处理，大大减少了我们的预处理工作量，能让我们专注于代码和深度学习逻辑本身。
接下来，我们正式进入代码解析环节，全程逐行讲解，每一行代码的作用、每一个参数的含义、每一个逻辑的原理，都会讲得明明白白，不用担心看不懂！
一、环境准备：导入必备工具库
首先，我们需要导入深度学习所需的工具库，就像我们写字需要笔、画画需要颜料一样，编程也需要"工具"来实现各种功能。先看第一部分代码：
这几行代码的核心作用是"导入工具"并"检查工具版本"，逐行拆解如下：
第一行import torch：导入PyTorch的核心库，这是我们实现所有深度学习功能的基础。可以把它理解为"打开一个万能工具箱"，里面包含了张量计算、自动求导、GPU加速等所有我们需要的核心功能，后续所有代码都要依赖这个库。
第二行import torchvision：导入PyTorch专门用于计算机视觉的工具库。这个库非常贴心，已经帮我们封装好了常用的视觉数据集（比如我们这次要用的MNIST）、数据变换工具、预训练模型等，不用我们自己手动下载和处理数据，省去了大量麻烦。
第三行import torchaudio：导入PyTorch的音频处理库，这里需要特别说明一下------我们这次做的是手写数字识别（图像任务），用不到音频处理功能，这行代码属于"冗余导入"，后续可以删除，不影响程序运行，这里只是跟大家说明每一行的作用，避免大家疑惑。
后面三行print(...)：作用是打印我们导入的库的版本号。这一步很重要，因为不同版本的PyTorch可能会有一些函数用法的差异，打印版本号可以确保我们的代码和版本兼容（建议大家使用1.10以上的PyTorch版本），如果后续代码报错，版本不兼容是常见原因之一，先检查版本就能快速排查问题。
二、数据准备：导入MNIST数据集并了解核心工具
导入工具库后，我们需要准备"训练素材"------MNIST数据集，同时导入一些后续会用到的核心工具，代码如下：
先看前面的注释部分，这是对MNIST数据集的简单介绍，帮我们快速了解数据集的构成，不用我们再去查资料，这也是编程中"注释"的重要作用------方便自己和别人看懂代码。
接下来的import torch：其实前面已经导入过一次了，这里属于重复导入，后续可以删除，不影响运行，大家在自己写代码的时候要注意避免这种冗余哦。
from torch import nn：从PyTorch核心库中，专门导入"神经网络模块"，简称nn。这是我们构建神经网络的核心工具，里面包含了所有我们需要的"层"（比如后续会用到的全连接层）、损失函数等，相当于"从万能工具箱里，拿出专门用于组装神经网络的零件"。
from torch.utils.data import DataLoader：导入"数据加载器"，它的核心作用是将我们的数据集分成一个个"批次"（batch），同时支持多线程加载、打乱数据等功能。为什么需要分批？因为MNIST训练集有60000张图片，如果一次性全部加载到内存中，会占用大量内存，甚至导致电脑卡顿、程序崩溃；分批加载既能节省内存，又能提高训练速度，相当于"把一大筐苹果，分成一小篮一小篮来搬运，更高效、更省力"。
from torchvision import datasets：从计算机视觉工具库中，导入"数据集模块"。这个模块里封装了很多经典的视觉数据集，比如我们这次要用的MNIST、还有CIFAR10（彩色图像数据集）等，不用我们自己去官网下载、解析数据，直接调用就能使用，非常方便。
from torchvision.transforms import ToTensor：导入"数据转换工具"------ToTensor，它的作用是将普通的图片格式（比如PIL图片、NumPy数组）转换为PyTorch专用的数据结构------Tensor（张量）。这里必须强调一下：神经网络无法直接处理普通的图片格式，只能处理Tensor格式的数据；而且Tensor支持GPU加速，这是后续提高训练速度的关键，相当于"把普通的纸张，转换成电脑能识别的电子文档"。
三、加载数据集：下载并读取MNIST训练集和测试集
了解了核心工具后，我们就可以正式下载并加载MNIST数据集了，代码如下，这部分是"准备训练素材"的核心步骤：
先看第一部分，创建训练集对象training_data = datasets.MNIST(...)，这里的datasets.MNIST()就是我们刚才导入的"数据集模块"中的功能，专门用于加载MNIST数据集，里面的每一个参数都很关键，逐行解析：
root="data"：指定数据集下载后，保存到我们电脑的哪个路径。这里的"data"表示"当前代码所在的文件夹下，创建一个名为data的文件夹，将数据集保存进去"，如果这个文件夹不存在，电脑会自动创建，不用我们手动操作。
train=True：指定我们要加载的是"训练集"。MNIST数据集分为训练集和测试集，这里设为True，就表示加载60000张用于训练的图片和对应的标签（标签就是图片上的数字，比如一张写着"5"的图片，标签就是5）；如果设为False，就会加载测试集。
download=True：自动下载数据集。如果我们指定的root路径下，已经有MNIST数据集了，就不会重复下载，节省时间；如果没有，就会自动从官网下载，非常省心。
transform=ToTensor()：将数据集中的每一张图片，都通过我们刚才导入的ToTensor工具，转换为Tensor格式。前面已经说过，神经网络只能处理Tensor格式的数据，这一步必不可少，相当于"把所有的手写图片，都转换成电脑能识别的电子文档"。
接下来的test_data = datasets.MNIST(...)：创建测试集对象，和训练集的用法基本一致，唯一的区别是train=False，表示加载10000张用于测试的图片和标签，用于后续检验我们的模型训练得好不好。
最后一行print(len(training_data))：打印训练集的样本数量，运行代码后，会输出"60000"，这一步的作用是"验证训练集是否成功加载"，确保我们没有出错------如果输出的不是60000，就说明数据集加载有问题，需要检查参数设置或网络连接（如果是第一次下载，需要联网）。
四、数据可视化：直观看看我们的训练数据
加载完数据集后，我们可以通过代码，直观地看看MNIST数据集里的手写数字长什么样，这样能让我们更有代入感，也能验证数据加载是否正确，代码如下：
先看第一行from matplotlib import pyplot as plt：导入Matplotlib绘图库，这是Python中最常用的绘图工具，相当于"打开一个画图软件"，我们用它来显示手写数字图片，让我们能直观看到数据。
figure = plt.figure()：创建一个空白的绘图窗口，后续我们要显示的9张图片，都会放在这个窗口里，相当于"新建一个空白的画布"。
for i in range(9)：创建一个循环，循环9次，目的是"提取并显示训练集中的前9张图片"。这里要说明一下，原代码中的注释写的是"前59000张图片"，这是一个小错误，实际循环9次，只能显示前9张，大家在看代码的时候要注意甄别这种小问题哦。
img, label = training_data[i]：从训练集中，提取第i张图片（img）和对应的标签（label）。MNIST数据集的每一个元素，都是一个"（图片，标签）"的元组，比如training_data[0]，就是第一张图片和它对应的数字标签，非常好理解。
figure.add_subplot(3, 3, i+1)：在我们刚才创建的空白画布上，创建"3行3列"的小窗口（总共9个小窗口），并将当前要显示的图片，放在第i+1个小窗口里。因为循环从i=0开始，i+1就从1到9，正好对应9个小窗口，这样9张图片就能整齐地排列成3行3列，看起来更整洁。
plt.title(label)：给当前的小窗口（每张图片）加一个标题，标题内容就是图片对应的标签（数字0-9）。比如一张写着"3"的图片，标题就会显示"3"，这样我们就能直观地看到，这张图片对应的数字是什么。
plt.axis("off")：关闭当前小窗口的坐标轴。如果不关闭，图片周围会显示x轴和y轴的刻度，会干扰我们查看图片，关闭后，图片会显示得更整洁、更清晰。
plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")：这是显示图片的核心代码，分两部分解析：一是img.squeeze()，我们前面说过，图片转换为Tensor后，形状是[1,28,28]（1表示灰度通道，28x28是图片的尺寸），而Matplotlib只能显示2维数组（28x28），所以squeeze()的作用是"去除Tensor中维度为1的通道"，将形状从[1,28,28]变成[28,28]，方便Matplotlib显示；二是cmap="gray"，设置图片的颜色映射为"灰度"，因为MNIST图片本身就是灰度图，这样设置能让图片显示得更真实。
a = img.squeeze()：这行代码其实是多余的，我们已经在plt.imshow()中使用了img.squeeze()，这里再赋值给a，没有后续用途，后续可以删除，不影响运行。
plt.show()：显示整个绘图窗口，运行这行代码后，我们就能看到一个3行3列的窗口，里面有9张手写数字图片，每张图片的标题都是对应的数字，这样我们就直观地看到了我们的训练数据，也验证了数据加载是成功的。
五、创建DataLoader：分批加载数据，提高训练效率
我们已经加载了训练集和测试集，也可视化了数据，接下来就要用DataLoader将数据分批，为后续的模型训练做准备，代码如下：
前面的注释已经清晰地说明了DataLoader的作用和batch_size的含义，这里再给大家通俗解释一下：batch_size=64，表示将数据集分成若干份，每一份包含64张图片和对应的64个标签，这样每次训练的时候，我们只需要处理64张图片，既节省内存，又能提高训练速度。
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64)：创建训练集加载器，将我们刚才加载的training_data（训练集），按照batch_size=64的规格，分成若干批次，后续训练的时候，我们就通过这个加载器，一批一批地获取训练数据。
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)：创建测试集加载器，和训练集加载器的用法一致，将test_data（测试集）按照batch_size=64的规格分批，用于后续的模型测试。
接下来的循环for X, y in test_dataloader：遍历测试集加载器，每次迭代都会返回一个批次的"图片数据（X）"和"标签数据（y）"，这里的X和y，都是Tensor格式的数据。
print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}")：打印一个批次图片数据X的形状，其中N表示批次大小（64），C表示通道数（1，灰度图），H表示图片高度（28），W表示图片宽度（28），运行后会输出"torch.Size([64, 1, 28, 28])"，这表示一个批次有64张图片，每张图片都是1通道、28x28像素的灰度图，和我们之前了解的MNIST数据一致，验证了分批是成功的。
print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")：打印一个批次标签数据y的形状和数据类型，运行后会输出"torch.Size([64]) torch.int64"，表示一个批次有64个标签，每个标签都是int64类型的整数（0-9），和我们的预期一致。
break：只遍历第一个批次，打印一次信息就停止，如果不写break，会遍历整个测试集的所有批次，打印很多信息，没有必要，这里只需要验证分批成功即可。
六、选择训练设备：CPU/GPU/MPS，选对设备提速10倍
深度学习训练需要大量的计算，不同的设备（CPU/GPU）训练速度差异很大------GPU的计算速度是CPU的几十倍，能大大缩短训练时间，所以我们需要先判断当前电脑支持哪种设备，优先选择最快的设备，代码如下：
这几行代码的核心逻辑是"优先级选择"：优先使用NVIDIA GPU（cuda），其次使用苹果M系列芯片GPU（mps），最后使用CPU，逐行解析：
torch.cuda.is_available()：检查当前电脑是否有NVIDIA GPU，并且安装了CUDA驱动。大部分Windows电脑、Linux电脑的独立显卡都是NVIDIA的（比如RTX 3060、RTX 4070等），如果有，并且安装了对应的CUDA驱动，就会返回True，优先选择cuda作为训练设备。
torch.backends.mps.is_available()：检查当前电脑是否是苹果M系列芯片（比如M1、M2、M3芯片），这是苹果专属的GPU加速方式，相当于苹果电脑的"cuda"，如果是苹果M系列芯片，就会返回True，选择mps作为训练设备。
device = ...：将最终选择的设备赋值给变量device，后续我们的模型和数据，都要迁移到这个设备上进行计算，必须保证模型和数据在同一设备上，否则会报错。
print(f"Using {device} device")：打印当前选择的训练设备，运行后会输出"Using cpu device""Using cuda device"或"Using mps device"，让我们清楚当前使用的是哪种设备。
这里给小白一个小提示：如果你的电脑没有独立显卡（只有CPU），也不用担心，CPU虽然训练速度慢，但完全可以运行这段代码，只是训练时间会稍长一些；如果有NVIDIA GPU，一定要安装对应的CUDA驱动，才能使用cuda加速，否则会默认使用CPU。
七、构建神经网络：手把手组装"识别数字的大脑"
这是整个项目的核心环节------构建一个神经网络，相当于给电脑"组装一个能识别数字的大脑"，让电脑学会区分0-9这10个手写数字，代码如下，全程逐行解析，哪怕你不懂神经网络，也能看懂：
首先，class NeuralNetwork(nn.Module)：定义一个自定义的神经网络类，类名是NeuralNetwork，并且必须继承nn.Module（PyTorch所有神经网络模型的基类）。为什么要继承？因为nn.Module已经帮我们实现了很多核心功能（比如参数管理、设备迁移、前向传播的自动调用等），我们只需要在这个基础上，添加自己的网络层即可，相当于"继承一个现成的框架，在框架上添加自己的零件，不用从零开始搭建"。
def __init__(self)：类的构造函数，用于初始化神经网络的"层"（相当于"组装大脑的零件"），这里的self表示"类自身"，是Python类的基础语法，大家不用深究，记住必须写就可以。
super().__init__()：调用父类nn.Module的构造函数，这一行必须写，否则我们的神经网络模型无法正常工作，相当于"告诉框架，我们要基于它的基础，搭建自己的网络"。
self.flatten = nn.Flatten()：创建一个"展平层"，并赋值给类的属性flatten。展平层的作用，我们前面在数据可视化的时候已经接触过------将28x28的二维图片Tensor，展平为784维的一维向量（形状从[64,1,28,28]变成[64,784]）。因为后续我们要用的"全连接层"，只能处理一维数据，不能处理二维图片，所以这一步是必不可少的，相当于"把一张28x28的图片，展开成一条长长的线，方便后续处理"。
self.hidden1 = nn.Linear(28*28, out_features=128)：创建第一个"全连接层"（也叫线性层），作为神经网络的第一个隐藏层。全连接层是神经网络中最基础、最核心的层，作用是"将输入的一维向量，通过权重计算，转换为另一个维度的向量"，参数解析：
第一个参数28*28=784：表示输入维度，对应展平层输出的一维向量长度（784），也就是说，这个隐藏层接收的是784维的输入。
第二个参数out_features=128：表示输出维度，也就是说，这个隐藏层会将784维的输入，转换为128维的输出，相当于"这个隐藏层有128个神经元"。这里为什么选128？其实没有固定答案，这是一个"超参数"，后续我们可以尝试调整为64、256等，观察模型效果的变化，小白暂时不用纠结，先跟着代码走即可。
self.hidden2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=256)：创建第二个全连接层，作为第二个隐藏层。参数解析：in_features=128，输入维度必须和上一个隐藏层的输出维度一致（128），否则无法连接；out_features=256，输出维度设为256，相当于这个隐藏层有256个神经元，进一步对数据进行处理和特征提取。
self.out = nn.Linear(in_features=256, out_features=10)：创建"输出层"，这是神经网络的最后一层，负责输出预测结果。参数解析：in_features=256，输入维度和第二个隐藏层的输出维度一致（256）；out_features=10，输出维度设为10，因为我们要识别0-9共10个数字，输出层会返回10个数值，每个数值对应一个数字的"预测得分"（得分越高，说明电脑认为这张图片是这个数字的概率越大）。
接下来的def forward(self, x)：定义"前向传播函数"，函数名称必须是forward，不能改。前向传播的作用，是描述"数据在神经网络中的流动路径"，告诉电脑，输入的数据x，要经过哪些层、怎么处理，才能得到最终的预测结果，逐行解析：
x = self.flatten(x)：将输入的图片数据x，通过展平层，展平为784维的一维向量，这是数据在网络中的第一步处理。
x = self.hidden1(x)：将展平后的一维向量，输入到第一个隐藏层，经过计算后，得到128维的输出。
x = torch.relu(x)：将第一个隐藏层的输出，通过ReLU激活函数，引入"非线性"。这里必须强调：如果没有激活函数，无论我们搭建多少个隐藏层，整个神经网络都等价于一个单层全连接层，无法拟合复杂的数据模式（比如手写数字的不同写法），也就无法准确识别数字。ReLU激活函数的作用很简单：将所有负数置为0，正数保持不变，既能避免梯度消失，又能让神经网络学会拟合复杂的模式，相当于"给大脑添加一些灵活的思考能力"。
x = self.hidden2(x)：将经过ReLU激活后的128维数据，输入到第二个隐藏层，经过计算后，得到256维的输出。
x = torch.relu(x)：再次通过ReLU激活函数，进一步引入非线性，让神经网络能更好地处理复杂数据。
x = self.out(x)：将经过第二个隐藏层处理后的256维数据，输入到输出层，得到10维的预测得分（对应0-9每个数字的概率得分）。
return x：返回最终的预测得分，完成一次前向传播。
最后两行model = NeuralNetwork().to(device)和print(model)：
model = NeuralNetwork().to(device)：创建我们刚才定义的神经网络实例（相当于"把零件组装成一个完整的大脑"），并通过.to(device)，将模型迁移到我们之前选择的设备（CPU/GPU/MPS）上，确保模型和后续的数据在同一设备上进行计算。
print(model)：打印神经网络的结构，运行后会看到各层的名称、输入输出维度，能直观地看到我们搭建的网络是什么样的，验证网络搭建是否成功。
八、定义训练逻辑：教"大脑"学会识别数字
我们已经搭建好了神经网络（大脑），准备好了数据（训练素材），选好了设备（计算工具），接下来就是最关键的一步------训练模型，教这个"大脑"学会识别手写数字。训练的核心逻辑是：让模型不断预测、不断对比（预测值和真实值的差距）、不断调整（调整模型参数），直到预测越来越准确，代码如下，逐行解析：
首先，def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer)：定义一个训练函数，函数接收4个参数，分别是：
dataloader：训练集加载器，提供批次训练数据；
2.model：我们搭建好的神经网络模型；
-
loss_fn：损失函数，用于衡量模型预测值和真实值的差距（差距越小，模型预测越准确）； -
optimizer：优化器，用于根据损失值，调整模型的参数（让模型不断改进，减少差距）。
model.train()：将模型切换到"训练模式"。PyTorch提供了两种模式：训练模式（train）和测试模式（eval），训练模式会启用Dropout、BatchNorm等层的训练行为（后续我们会接触到），而测试模式会关闭这些行为，避免影响测试结果。这一步必须写在训练开始前，告诉模型"要开始学习了"。
batch_size_num = 1：初始化一个批次计数器，用于统计当前训练到了第几个批次，方便我们监控训练进度。
for batch, (X, y) in enumerate(dataloader)：遍历训练集加载器，每次迭代返回一个批次的索引（batch）和批次数据（X是图片数据，y是标签数据），相当于"一批一批地给模型喂训练素材"。
X, y = X.to(device), y.to(device)：将当前批次的图片数据X和标签数据y，都迁移到我们之前选择的设备（CPU/GPU/MPS）上，必须和模型在同一设备上，否则无法进行计算，这一步和我们之前将模型迁移到设备上是对应的。
pred = model.forward(X)：调用模型的前向传播函数，将当前批次的图片数据X输入到模型中，得到模型的预测结果pred（形状是[64,10]，每个样本对应10个数字的预测得分）。这里有一个小技巧：model.forward(X)可以简化为model(X)，因为nn.Module已经重载了__call__方法，调用模型实例时，会自动调用forward函数，不用我们手动写forward。
loss = loss_fn(pred, y)：通过损失函数，计算模型预测结果pred和真实标签y之间的差距，这个差距就是loss（损失值）。损失值越小，说明模型的预测越接近真实值，模型学得越好。我们这里用的是交叉熵损失函数，后续会详细介绍。
接下来的三行代码，是训练的核心------反向传播和参数更新，这是深度学习"让模型不断改进"的关键，逐行解析：
optimizer.zero_grad()：将优化器的梯度缓存"清零"。这里需要说明：PyTorch会自动累积梯度，如果不清零，下一个批次的梯度会和当前批次的梯度叠加，导致参数更新错误，相当于"每次调整参数前，都要把之前的调整记录清空，重新计算"。
loss.backward()：反向传播，根据计算出的损失值loss，自动计算出模型中所有可训练参数（权重w、偏置b）的梯度值。梯度值表示"参数调整的方向和幅度"，比如某个参数的梯度值是正数，说明增大这个参数，损失值会减小；梯度值是负数，说明减小这个参数，损失值会减小，这一步是PyTorch自动求导的核心功能，不用我们手动计算梯度，大大简化了代码。
optimizer.step()：根据反向传播计算出的梯度值，更新模型的所有可训练参数（权重w、偏置b）。优化器会按照我们设定的学习率，调整参数的大小，让损失值逐渐减小，相当于"根据梯度的方向，一点点调整模型的参数，让模型学得更准确"。
loss_value = loss.item()：将损失值loss从Tensor格式，转换为Python浮点数（方便打印和后续处理）。因为loss本身是Tensor格式，里面包含了梯度信息，我们只需要它的数值，所以用item()提取。
if batch_size_num % 100 ==0：设置一个条件，每训练100个批次，打印一次损失值。这样我们就能实时监控训练进度，看看损失值是否在逐渐减小------如果损失值越来越小，说明模型在不断进步；如果损失值不变或增大，说明训练有问题，需要调整参数。
print(f"loss: {loss_value:>7f} [number:{batch_size_num}]")：格式化打印损失值和当前批次号，loss_value:>7f表示保留6位小数，让输出更整洁、更规范。
batch_size_num += 1：批次计数器加1，进入下一个批次的训练，直到遍历完所有训练批次，一次完整的训练（1轮）就完成了。
九、初始化损失函数和优化器，启动训练！
我们已经定义好了训练函数，接下来需要初始化损失函数和优化器，然后调用训练函数，正式启动模型训练，代码如下：
第一行loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()：创建交叉熵损失函数实例，交叉熵损失函数是"多分类任务"（比如我们这次的10分类，识别0-9）的首选损失函数。它的核心作用是：将模型输出的10个预测得分，通过Softmax函数转换为"概率"（每个概率对应一个数字的预测概率，所有概率之和为1），然后计算这个概率分布和真实标签之间的差距，差距越小，说明模型的预测越准确。
第二行optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)：创建"随机梯度下降（SGD）优化器"，这是最基础、最常用的优化器，参数解析：
-
model.parameters()：传入模型的所有可训练参数（权重w、偏置b），告诉优化器"需要调整哪些参数"； -
lr=0.01：学习率（learning rate），也叫步长，控制参数更新的幅度。学习率设置很关键：学习率太大，参数更新过猛，模型会不稳定，甚至无法收敛（损失值一直波动，不减小）；学习率太小，参数更新太慢，训练时间会很长，甚至无法达到理想的效果。小白暂时可以先使用0.01的学习率，后续可以尝试调整为0.001、0.1等，观察模型效果。
最后一行train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)：调用我们刚才定义的train训练函数，传入训练集加载器、模型、损失函数、优化器，正式启动模型训练。这里需要说明：当前代码只训练1轮（即遍历完整个训练集一次），实际训练中，我们通常会训练多轮（比如5轮、10轮），让模型学得更准确，后续会给大家补充多轮训练的代码。
结果如下：
十、总结：零基础小白也能学会的深度学习入门
到这里，我们就完成了MNIST手写数字识别的完整代码解析和博客撰写，全程逐行讲解，没有复杂的公式，没有晦涩的术语，哪怕你是编程零基础、深度学习零基础，相信你也能看懂每一行代码的作用，理解每一个步骤的逻辑。
最后，我们回顾一下整个项目的核心流程，这也是所有深度学习项目的通用流程，记住这个流程，后续你可以轻松上手其他深度学习项目：
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环境准备：导入所需的工具库（torch、torchvision等）；
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数据准备：下载并加载数据集，转换数据格式（ToTensor）；
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数据可视化：直观查看数据，验证数据加载是否成功；
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数据分批：用DataLoader分批加载数据，提高训练效率；
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设备选择：优先使用GPU，加快训练速度；
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模型构建：搭建神经网络，定义前向传播逻辑；
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训练逻辑：定义损失函数、优化器和训练函数，启动训练；
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模型评估：用测试集检验模型效果，优化模型参数。
同时，我们也掌握了几个深度学习的核心概念，这些概念会伴随你后续的所有学习：
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Tensor：PyTorch核心数据结构，支持GPU加速，是神经网络的输入输出格式；
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DataLoader：分批加载数据，解决内存不足和训练效率问题；
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前向传播/反向传播：前向传播计算预测值，反向传播调整模型参数；
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损失函数：衡量预测误差；优化器：调整模型参数，让模型不断进步。
对于零基础小白来说，不用急于求成，先把这个案例吃透，逐行运行代码，观察运行结果，尝试调整参数（比如学习率、训练轮数、隐藏层神经元数量），观察模型效果的变化，慢慢就能理解深度学习的核心逻辑。
后续，你可以尝试用这个模型识别自己手写的数字，或者尝试其他数据集（比如CIFAR10彩色图像数据集），一步步提升自己的能力。相信我，只要跟着步骤走，零基础也能轻松入门深度学习！