pytorch学习之路一：识别MINIST手写数字数据集

1.首先，参考pytorch官网安装pytorch，我选择的是windows系统+python3.7+pip安装，所以选择好后，直接在cmd中运行图中的命令行，pytorch官网：https://pytorch.org/

2.打开pycharm。新建工程，有的童鞋可能会找不到下载的pytorch包，请参考：https://blog.csdn.net/weixin_39954922/article/details/105606956

3.开始撸代码：（代码见文末网址）

3.1首先导入需要的包，

3.2 导入MINIST数据集，如果没有的话可以通过代码下载，但是真的灰常慢~，还是科学上网好（手动滑稽），这里说明一下，pycharm下载MINIST数据集后，会自动放在当前工程文件夹下，链接里已下载好共各位看官食用

3.3开始构件卷积神经网络。这里使用class类来建立

3.4选择优化器和损失函数

3.5开始训练，并保存模型

3.6训练一次得到模型之后，没有必要重复训练，只需要调用模型即可，所以可以将3.5节的代码注释掉,但是这里需要注意的是，调用模型时，仍然需要用到前面定义的cnn，因此，若重新打开一个.py文件调用模型，需要重新声明一下 CNN class并定义cnn=CNN()，，为了看清图片，本代码中用了opencv-python的imshow()函数来显示要识别的图片

3.6预测结果：

 

代码GITHUB传送门：https://github.com/1240117300/MINIST