本文介绍了使用PyTorch实现MNIST手写数字识别的深度学习过程。首先设置GPU环境并导入MNIST数据集，通过DataLoader进行数据加载和批处理。构建了一个简单的CNN网络模型，包含卷积层、池化层和全连接层。训练过程中定义了损失函数、优化器，并实现了训练和测试函数。实验结果表明该模型能够有效识别手写数字，为深度学习入门提供了实践案例。