本文介绍了基于PyTorch的MNIST手写数字识别项目实现。项目包含数据预处理、CNN网络定义、训练测试流程及结果可视化。使用torchvision自动下载MNIST数据集，构建包含卷积层、池化层和全连接层的CNN网络，采用SGD优化器进行训练。代码结构清晰，包含model.py定义网络结构，train.py处理训练测试流程。项目支持GPU加速，训练10轮后测试准确率可达98%以上，并自动生成损