实现用pytoch框架实现基于深度神经网络的手写数字识别模型

在 PyTorch 中实现基于深度神经网络的手写数字识别模型，需要执行以下步骤：

1. 准备训练数据和测试数据，这通常需要使用某种数据集，例如MNIST或CIFAR-10。这些数据集通常包含许多手写数字图像和相应的标签，其中每个标签都指示图像中手写的数字。

2. 定义模型架构。这通常包括定义输入层、隐藏层和输出层的数量和结构。为了实现深度神经网络，通常需要定义至少一个隐藏层。

3. 选择损失函数和优化器。对于手写数字识别模型，通常使用交叉熵损失函数。优化器则用于更新模型的参数，以便最小化损失函数。常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）和Adam。

4. 定义训练循环。在训练循环中，需要通过将批量的训练数据输入模型并计算损失来训练模型。然后，使用优化器更新模型的参数，以便最小化损失。训练循环应该在多个 epoch（即对数据的完整遍历）之间进行