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实验介绍
实验对象
实验时间
实验流程
实验介绍
随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术在众多领域得到了广泛应用。手写体识别作为图像 识别的一个重要分支，其在教育、金融、医疗等领域具有广泛的应用前景。本实验旨在利用深度 学习框架 PyTorch，结合 MNIST 手写体数据集，构建一个高效、准确的手写体识别系统，本实 验是在云主机中安装 PyCharm,并且基于 PyTorch 框架的手写体识别的案例。
本实验采用的 MNIST 数据库（Modified National Institute of Standards and Technology database）是一个大型数据库的手写数字是通常用于训练各种图像处理系统。该数 据库还广泛用于机器学习领域的培训和测试。MNIST 数据集共有训练数据 60000 项、测试数据 10000 项。每张图像的大小为 28*28（像素），每张图像都为灰度图像，位深度为 8（灰度图像 是 0-255）。
实验对象
个人开发者
高校学生
实验时间
本次实验总时长预计 40 分
实验流程
