PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别完整流程（含数据处理、模型构建与训练可视化）

引言

MNIST 数据集是手写数字识别的经典 benchmark 数据集，包含 0-9 共 10 类手写数字图像（每张图像尺寸为 28×28）。本文将基于 PyTorch 框架，完整演示从数据准备、数据可视化、神经网络构建到模型训练与结果分析的全流程，帮助新手快速上手 PyTorch 深度学习实践。

一、环境准备与库导入

首先导入所需的第三方库

二、数据准备与预处理

1. 定义超参数

设置训练 / 测试批次大小、学习率、训练轮数等关键超参数：

2. 数据预处理与加载

使用 transforms 对图像进行张量转换和标准化，再通过 DataLoader 生成可迭代的数据集（自动分批、打乱等）：

三、源数据可视化

为直观感受数据，我们可视化测试集中的部分样本：

四、构建神经网络模型

定义一个多层感知机（MLP），包含 “展平层 + 两个隐藏层（带 BatchNorm） + 输出层”，使用 ReLU 激活函数与 Softmax 输出：

模型输入为 784 维（28×28 展平），经两层隐藏层（300、100 个神经元）后，输出 10 维（对应 0-9 分类）

五、模型实例化与配置

指定设备（GPU/CPU）、实例化模型，并配置损失函数与优化器：

六、模型训练与评估

训练过程中记录损失和准确率，并在测试集上周期性评估模型性能：

训练过程中，可观察到训练损失逐渐下降、准确率逐渐上升，测试集性能也随之提升（若过拟合，测试集性能会提前趋于平稳）。

七、训练结果可视化

绘制训练损失曲线，直观分析模型收敛过程：

总结

本文基于 PyTorch 完成了 MNIST 手写数字识别的全流程实践，核心环节包括：

数据处理：加载、预处理 MNIST 数据，通过 DataLoader 批量迭代；

数据可视化：直观展示手写数字样本与真实标签；

模型构建：自定义多层感知机，结合 BatchNorm 加速训练；

训练与评估：使用 SGD 优化器，动态调整学习率，同时记录训练与测试指标；

结果可视化：绘制损失曲线，分析模型收敛过程。