用滴滴云，快速上手PyTorch-MINIST手写体识别

现代的人工智能方法导致了图像识别和处理的飞速发展。图像识别对于计算机视觉应用程序来说是必不可少的，PyTorch是一个功能强大的开源机器学习库，可满足您的任何需求，通过本指南，您会掌握如何在滴滴云上构建一个神经网络，以识别手写数字MINIST数据集。

滴滴云是一个开放式的一站式云计算平台，它提供了丰富的机器学习工具，可以帮助您轻松上手机器学习。您可以在滴滴云上运行PyTorch，并使用PyTorch来训练一个神经网络来识别手写数字。

在本指南中，您将会学到以下内容：

• 如何在滴滴云上运行PyTorch
• 如何使用PyTorch来训练一个神经网络来识别手写数字
• 如何评估神经网络的性能

准备工作

在开始之前，您需要确保已经满足以下要求：

• 您拥有一个滴滴云账户
• 您已经熟悉Python
• 您已经安装了PyTorch

在滴滴云上运行PyTorch

您可以通过以下步骤在滴滴云上运行PyTorch：

1. 打开滴滴云控制台，并创建一个新的实例。
2. 在实例中，选择“PyTorch”作为预安装的软件。
3. 启动实例后，您就可以使用PyTorch了。

使用PyTorch训练一个神经网络来识别手写数字

您可以通过以下步骤使用PyTorch训练一个神经网络来识别手写数字：

1. 导入必要的库。
2. 加载MINST数据集。
3. 构建神经网络模型。
4. 训练神经网络模型。
5. 评估神经网络模型的性能。

导入必要的库

以下是如何导入必要的库：

import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt

加载MINST数据集

MINIST数据集是一个包含70,000张手写数字图像的数据集。您可以使用以下代码加载MINIST数据集：

train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)

构建神经网络模型

以下是如何构建神经网络模型：

class NeuralNetwork(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = torch.nn.Flatten()
        self.linear_relu_1 = torch.nn.Linear(784, 128)
        self.relu_1 = torch.nn.ReLU()
        self.linear_relu_2 = torch.nn.Linear(128, 64)
        self.relu_2 = torch.nn.ReLU()
        self.linear_output = torch.nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear_relu_1(x)
        x = self.relu_1(x)
        x = self.linear_relu_2(x)
        x = self.relu_2(x)
        x = self.linear_output(x)
        return x

训练神经网络模型

以下是如何训练神经网络模型：

model = NeuralNetwork()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        images, labels = batch
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print(f'Epoch: {epoch}, Loss: {loss.item()}')

评估神经网络模型的性能

以下是如何评估神经网络模型的性能：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for batch in test_data:
        images, labels = batch
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')