如何使用PyTorch实现一个简单的全连接神经网络模型，并以手写数字识别任务为例进行训练？请提供代码示例和解释关键步骤。

在深度学习和PyTorch的实践教学中，手写数字识别是一个经典的入门级项目。要使用PyTorch实现一个简单的全连接神经网络（FCNN）模型并完成训练，我们首先需要了解PyTorch框架的基本使用方法，包括数据加载、模型定义、前向传播、损失计算和反向传播等。在《深度学习与PyTorch入门：从理论到实践》课程中，你可以学习到这些基础知识。

参考资源链接：[深度学习与PyTorch入门：从理论到实践](https://wenku.csdn.net/doc/5tcd3fmy31?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是一个使用PyTorch实现全连接神经网络的代码示例，以MNIST手写数字数据集为例进行训练：

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    from torchvision import datasets, transforms
    from torch.utils.data import DataLoader

    # 定义全连接神经网络模型
    class FCNN(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(FCNN, self).__init__()
            self.fc = nn.Sequential(
                nn.Linear(28*28, 500), # 输入层到隐藏层，MNIST图像是28x28
                nn.ReLU(),
                nn.Linear(500, 10),    # 隐藏层到输出层，10个类别
                nn.LogSoftmax(dim=1)
            )

        def forward(self, x):
            x = x.view(-1, 28*28)  # 展平图像为一维向量
            return self.fc(x)

    # 设置超参数
    batch_size = 64
    learning_rate = 0.01
    epochs = 5

    # 加载MNIST数据集
    train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
    train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

    # 实例化模型、损失函数和优化器
    model = FCNN()
    criterion = nn.NLLLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

    # 训练模型
    for epoch in range(epochs):
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()

        print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

    torch.save(model.state_dict(), 'mnist_model.pth')

在上述代码中，我们定义了一个全连接神经网络模型`FCNN`，包含了输入层、一个隐藏层和输出层。数据加载使用了PyTorch的`DataLoader`，并且应用了随机梯度下降算法（SGD）作为优化器。通过定义一个循环来训练模型，每次迭代都会计算损失并执行反向传播来更新模型参数。

本示例详细展示了如何使用PyTorch从数据加载到模型训练的完整流程。在掌握了这些基础知识后，你将能够更好地深入学习卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及如何应对大数据和计算力挑战。

对于希望更全面学习深度学习与PyTorch框架的用户，推荐继续深入研究《深度学习与PyTorch入门：从理论到实践》课程提供的资料。这份资源不仅包括了基础知识的讲解，还包含了大量实践案例和高级应用，有助于你全面掌握深度学习的技术细节和实际操作。

参考资源链接：[深度学习与PyTorch入门：从理论到实践](https://wenku.csdn.net/doc/5tcd3fmy31?spm=1055.2569.3001.10343)