用torch进行MNIST手写识别，要求数据数据加载，搭建，训练，测试，保存，追后识别图片上的数字

好的，关于MNIST手写数字识别，这里有一组简单的步骤可以帮助你完成任务：

1. 数据加载：你可以使用torchvision库中的datasets.MNIST获得MNIST数据集。使用数据加载器可以将数据处理成Batch，从而可以更好地用于训练。

2. 搭建模型：你可以使用卷积神经网络（CNN）或者全连接神经网络（FCN）来完成手写数字识别。在这个例子中，你可以使用FCN模型。

3. 训练模型：采用交叉熵损失和优化器可以对模型进行训练。你可以参考PyTorch教程来实现这一步骤。

4. 测试模型：使用测试集来测试模型的性能和准确度。你可以将测试结果保存在一个csv文件中。

5. 保存模型：将训练好的模型保存下来，作为备份，供后续的推理使用。

6. 推理识别：对于要识别的手写数字图片，首先将其转换成输入模型的格式，然后使用训练好的模型进行推理即可。

这样，我们就可以完成 MNIST 手写数字识别的任务了。希望这个回答能够对你有所帮助。