pytorch 数据集归一化

PyTorch可以用来训练和测试MNIST数据集的模型，实现手写数字的识别。MNIST数据集包含了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片都是28x28的灰度图像。我们可以使用PyTorch提供的数据加载器来读取数据集，然后使用卷积神经网络（CNN）或全连接神经网络（FCN）来训练模型。训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的准确率。