手写数字识别分类问题具体步骤（Training an handwritten digit classification）

Load and normalizing the MNIST training and test datasets using torchvision;
使用torchvision加载并对MNIST数据集规格化;
Define a Convolution Neural Network
定义卷积神经网络;
Define a loss function
定义损失函数;
Train the network on the training data
利用数据经过反复迭代（多轮epoch），训练网络，得到一组最优的（或者局部最优的）网络参数（w和b）;
Test the network on the test data
得到网络参数（w和b）后，模型就有了，就可以利用测试集数据去测试网络模型。

加载数据

MNIST数据集在datasets包里面;
transforms是应用于对数据集的变换（且一般应用于对图像的变换），通过transforms将图像的数据转换成tensor的数据;
MNIST已经规格化成[0, 1]，因此不需要进行规格化，但也可以规格化成[-1, 1];
‘./data’是定义一个目录，会将下载后的数据放入到本地的‘./data’目录里; ‘train = True’表示下载的是训练数据; ‘download = True’表示数据将下载到本地; ‘transform = transform’表示将数据做transform变换（即前边定义的transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor])）;
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=5)表示将数据封装成可以直接送入到网络中的数据，batch_size = 5表示每一批数据会送入5个样本;
采样同样的方法，对测试集进行封装;
定义标签[0~9]，方便输出和显示。

显示训练集中的图片

imshow: 显示单张图片;
imshowGridImages: 显示多张图片（以网格的形式）;

定义神经网络模型（DNN）

Net(nn.Module): 定义神经网络的类，基于nn.Module模块定义的;
__init__函数中定义了“层”;
forward函数将__init__函数中定义的“层”串接起来;

定义损失函数

nn.CrossEntropyLoss框架中已经准备好了一些损失函数，直接调用即可;
SGD为优化器，随机梯度下降法;

训练网络模型

定义循环epoch;
running_loss为自己定义的损失值;
enumerate(train_loader)表示将训练好的数据分批次取出来;
inputs, labels = data中的data实际上是batch，即一批数据，而不是单独的样本;
view(inputs.size(0), -1)表示将矩阵“抻平”成一个向量;
optimizer.zero_grad()表示将优化器中的参数w和b梯度的值初始化成0;
criterion为前边定义的损失函数;
通过调用loss.backword()方法可以计算w和b的偏导数;
输入层为28*28=784维，中间层有512维，输出层有10维，那么:
(1) 隐藏层h_1的参数: w_1=784×512, b_1=512， h_1有几个神经元，b_1就有几个分量。所以h_1:784×512+512;
(2) 输出层o的参数: w_2=512×10, b_2=10。所以o:512×10+10;
通过optimizer.step()方法可以自动地更新w和b;

保存训练模型

保存后，日后就可以对一些模型进行测试;

测试模型

iter为迭代器;
net.load_state_dict(torch.load(PATH))表示将之前保存的数据加载到模型当中去（实际上加载的就是w和b）;

对整个测试集进行测试

no_grad表示不需要加入梯度计算，因为测试时只有前向过程，在训练的时候才会有前向和反向的过程;

判断各个类（0~9）的正确率

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深度学习导论（5）手写数字识别问题步骤

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加载数据

显示训练集中的图片

定义神经网络模型（DNN）

定义损失函数

训练网络模型

保存训练模型

测试模型

对整个测试集进行测试

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