如何使用PyTorch框架构建一个深度学习模型，并应用于手写数字识别任务？请提供详细的步骤和示例代码。

要使用PyTorch框架实现一个深度学习模型并应用于手写数字识别任务，你可以参考《深度学习Python课程实践：源代码与论文全面解析》。该资源详细讲解了如何从零开始构建深度学习模型，并提供了相关的实验指导和源代码。

参考资源链接：[深度学习Python课程实践：源代码与论文全面解析](https://wenku.csdn.net/doc/7sdhwrktyd?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装PyTorch库，并准备MNIST数据集，这是一个常用的手写数字识别数据集。接下来，定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，它通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义简单的CNN模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(7*7*64, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 7*7*64)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# 准备数据
transform = ***pose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 训练模型
model = SimpleCNN()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
for epoch in range(1, 10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f

参考资源链接：[深度学习Python课程实践：源代码与论文全面解析](https://wenku.csdn.net/doc/7sdhwrktyd?spm=1055.2569.3001.10343)