用pytorch实现minist手写体识别任务，要出现0-9数字识别结果

可以使用PyTorch中的神经网络模块来实现这个任务。具体的实现步骤大概如下：

1. 加载数据集：使用PyTorch提供的`torchvision`模块中的`MNIST`数据集可以加载手写数字图像及其对应的标签。

2. 定义模型：可以使用卷积神经网络（CNN）来对手写数字进行识别。可以使用`torch.nn`模块中的卷积层、池化层和全连接层来构建模型。

3. 训练模型：定义损失函数和优化器，使用训练集来训练模型。

4. 验证模型：使用验证集来验证模型的性能，可以计算准确率和损失函数等指标。

5. 测试模型：使用测试集来测试模型的性能，也可以计算准确率和损失函数等指标。

在实现过程中，还需要注意数据预处理、超参数的选择等问题，可以参考相关的PyTorch教程和文档。