本项目是专为女朋友（xwt）入门深度学习打造的 MNIST 手写数字识别实战教学项目（零基础小白也可轻松入门），基于 Python、PyTorch 深度学习框架与 CNN 卷积神经网络构建，搭配 Flask 轻量级 Web 框架、TensorBoard 训练可视化工具。项目内置测试准确率达 99.13% 的预 ...

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。 而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 但现在，在一台笔记本电脑上就能将时间缩短200多倍。 速度直达0.76秒！ 那么，到底是如何仅在一次epoch的训练中就达到99%的准确率的呢？

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。

导语：对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs)，无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 都得到广泛使用。 雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 A simple 2D CNN for MNIST digit recognition，作者为 Sambit Mahapatra。

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。0~9十个手写数字 ...