人工智能 - 图像核心代码与实现 在这一部分，我们将通过PyTorch实现一个简单的图像分类模型。以一个经典的场景为例：使用MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST数据集包含了0到9的手写数字图像，我们的目标是构建一个模型，能够准确识别这些数字。
环境搭建
首先，确保安装了Python和PyTorch。可以通过访问PyTorch的官方网站下载安装。
数据加载和预处理
使用PyTorch提供的torchvision库来加载和预处理MNIST数据集。
构建CNN模型
定义一个简单的卷积神经网络。网络包含两个卷积层和两个全连接层。
模型训练
定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。
模型测试
最后，使用测试数据集来检查网络的性能。
这个简单的CNN模型虽然基础，但足以作为图像分类入门的一个良好示例。通过这个过程，我们可以理解如何使用PyTorch构建和训练一个图像分类模型，并对其性能进行测试。
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