在MindSpore框架的基础上，基于LNet网络实现MNIST手写体数字识别

本篇博客详尽地展示了用MindSpore框架实现DEC算法的全流程。博主在学习过程中发现，mindspore2.0.0-rc1框架提供了动态图和静态图两种模式。相较于动态图而言，静态图的特点是将计算图的构建和实际计算分开（Define and run）。在构建阶段，根据完整的计算流程对原始的计算图进行优化和调整，编译得到更省内存和计算量更少的计算图。在计算阶段，根据输入数据执行编译好的计算图得到计

1. 原理介绍定义梯度下降的公式如下：其中w表示待更新的参数值，t表示迭代轮数，learning_rate表示学习率，J(w)表示目标函数。假设第t轮迭代时，w位于上图中红色箭头指向的位置。此时，目标函数的梯度方向如绿色箭头所示，目标函数的梯度值为负数。结合梯度下降的公式，我们可以清晰地知道在第t+1轮迭代时，w的值增大了。直观上，离目标函数的极小值处更近了。这就是梯度下降的原理。