Pytorch实现手写体识别（基于CNN卷积神经网络）实操详解（附完整代码free）

手写体作为深度学习的“Hello world”，几乎所有的课程都会讲到这个，今天带着大家一些看看吧。
如果对你有所帮助，点个赞给个小关注，以后一起交流学习。

前言

首先和大家讲讲我为啥会看到这个，因为我需要写论文，关于图像增强的，比如夜视，曝光，去雨，去雪，去雾等，以往采用的是传统的方法“直方图，暗通道，retinex”等，现在随着深度学习的发展，只从12年人机大战，深度学习迅速爆棚，由于结果惊艳，所以深度学习进入了人们感兴趣的领域。
好不夸张的说，现在各行各业都在使用深度学习，这个也是我需要研究的课题。
为了实现这些，需要从零开始，慢慢摸索。
好啦，不扯了。

一、需要的基础
1 Python编程语法

2 numpy学习

3 matplotlib学习

4 pytorch（tensorflow等也可以）

5 数据集导入相关

6 CV2（有可能会用到）

7 卷积神经网络知识（卷积，池化，融合，步长，padding，激活函数等）

8 线性回归，分类等问题（部分数学知识，均方误差，梯度求导，激活函数等）
先列举这么多吧，这么多基础就可以看懂今天的例子，然后你也会明白我说的内容，由

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