一、任务描述

        从手写数字图像中自动识别出对应的数字（0-9）” 的问题，属于单标签图像分类任务（每张图像仅对应一个类别，即 0-9 中的一个数字）

        1、任务的核心定义：输入与输出

• 输入：28×28 像素的灰度图像（像素值范围 0-255，0 代表黑色背景，255 代表白色前景），图像内容是人类手写的 0-9 中的某一个数字，例如：一张 28×28 的图像，像素分布呈现 “3” 的形状，就是模型的输入。
• 输出：一个 “类别标签”，即从 10 个可能的类别（0、1、2、…、9）中选择一个，作为输入图像对应的数字，例如：输入 “3” 的图像，模型输出 “类别 3”，即完成一次正确识别。
• 目标：让模型在 “未见的手写数字图像” 上，尽可能准确地输出正确类别（通常用 “准确率” 衡量，即正确识别的图像数 / 总图像数）

        2、任务的核心挑战

• 不同人书写习惯差异极大：有人写的 “4” 带弯钩，有人写的 “7” 带横线，有人字体粗大，有人字体纤细；甚至同一个人不同时间写的同一数字，笔画粗细、倾斜角度也会不同。例如：同样是 “5”，可能是 “直笔 5”“圆笔 5”，也可能是倾斜 10° 或 20° 的 “5”—— 模型需要忽略这些 “风格差异”，抓住 “数字的本质特征”（如 “5 有一个上半圆 + 一个竖线”）。
• 图像噪声与干扰：手写数字图像可能存在噪声，比如纸张上的污渍、书写时的断笔、扫描时的光线不均，这些都会影响像素分布。例如：一张 “0” 的图像，边缘有一小块污渍，模型需要判断 “这是噪声” 而不是 “0 的一部分”，避免误判为 “6” 或 “8”。

二、模型训练

       1、MNIST数据集

        MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是由美国国家标准与技术研究院（NIST）整理的手写数字数据集，后经修改（调整图像大小、居中对齐）成为机器学习领域的 “基准数据集”，MNIST手写数字识别的核心是 “让计算机从标准化的手写数字灰度图中，自动识别出对应的 0-9 数字”，它看似基础，却浓缩了图像分类的核心挑战（风格多样性、噪声鲁棒性、特征自动提取），同时是实际 OCR 场景的技术基础和机器学习入门的经典案例。

• 数据量适中：包含 70000 张图像，其中 60000 张用于训练（让模型学习特征），10000 张用于测试（验证模型泛化能力）；
• 图像规格统一：所有图像都是 28×28 灰度图，无需复杂的预处理（如尺寸缩放、颜色通道处理），降低入门门槛；
• 标注准确：每张图像都有明确的 “正确数字标签”（人工标注），无需额外标注成本。

        2、代码

• 数据准备：使用torchvision.datasets加载 MNIST 数据集，对数据进行转换（转为 Tensor 并标准化），使用DataLoader创建可迭代的数据加载器；
• 模型定义：定义了一个简单的两层神经网络SimpleNN，第一层将 28x28 的图像展平后映射到 128 维，第二层将 128 维特征映射到 10 个类别（对应数字 0-9）；
• 训练设置：使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），使用 Adam 优化器，设置批量大小为64，训练轮次为5；
• 训练过程：循环多个训练轮次（epoch），每个轮次中迭代所有批次数据，执行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)# 1. 数据准备
# 定义数据变换
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 转换为Tensortransforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 标准化，MNIST数据集的均值和标准差
])# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',  # 数据保存路径train=True,  # 训练集download=True,  # 如果数据不存在则下载transform=transform
)test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=False,  # 测试集download=True,transform=transform
)# 创建数据加载器
batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)# 2. 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNN, self).__init__()# 输入层到隐藏层self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)  # MNIST图像大小为28x28# 隐藏层到输出层self.fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 10个类别（0-9）def forward(self, x):# 将图像展平为一维向量x = x.view(-1, 28 * 28)# 隐藏层，使用ReLU激活函数x = torch.relu(self.fc1(x))# 输出层，不使用激活函数（因为后面会用CrossEntropyLoss）x = self.fc2(x)return x# 3. 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失，适用于分类问题
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam优化器# 4. 训练模型
def train(model, train_loader, criterion, optimizer, epochs=5):model.train()  # 设置为训练模式train_losses = []for epoch in range(epochs):running_loss = 0.0for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):# 清零梯度optimizer.zero_grad()# 前向传播outputs = model(data)loss = criterion(outputs, target)# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()# 每100个批次打印一次信息if batch_idx % 100 == 99:print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Batch [{batch_idx + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {running_loss / 100:.4f}')running_loss = 0.0train_losses.append(running_loss / len(train_loader))return train_losses# 6. 运行训练和测试
if __name__ == '__main__':# 训练模型print("开始训练模型...")train_losses = train(model, train_loader, criterion, optimizer, epochs=5)print("模型训练完成...")# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'mnist_model.pth')print("模型已保存为 mnist_model.pth")

三、模型使用测试

import torch
import torch.nn as nn
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms  # 修正transforms的导入方式# 定义与训练时相同的模型结构
class SimpleNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, 10)def forward(self, x):x = x.view(-1, 28*28)x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 加载模型
def load_model(model_path='mnist_model.pth'):model = SimpleNN()# 加载模型时添加参数以避免潜在的Python 3兼容性问题model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'), weights_only=True))model.eval()  # 设置为评估模式return model# 图像预处理（与训练时保持一致）
def preprocess_image(image_path):# 打开图像并转换为灰度图img = Image.open(image_path).convert('L')  # 'L'表示灰度模式# 调整大小为28x28img = img.resize((28, 28))# 转换为numpy数组并归一化img_array = np.array(img) / 255.0# 定义图像转换（使用torchvision的transforms）transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])# 注意：这里需要先将numpy数组转换为PIL图像再应用transformimg_pil = Image.fromarray((img_array * 255).astype(np.uint8))img_tensor = transform(img_pil).unsqueeze(0)  # 增加批次维度return img_tensor# 预测函数
def predict_digit(model, image_path):# 预处理图像img_tensor = preprocess_image(image_path)# 预测with torch.no_grad():  # 不计算梯度outputs = model(img_tensor)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)return predicted.item()  # 返回预测的数字# 示例使用
if __name__ == '__main__':# 加载模型model = load_model('mnist_model.pth')# 预测示例图像test_image_path = 'test_digit.png'  # 用户需要提供的测试图像路径try:predicted_digit = predict_digit(model, test_image_path)print(f"预测的数字是: {predicted_digit}")except Exception as e:print(f"预测出错: {str(e)}")

使用gpu0（第一块gpu）进行训练/推理：
        torch.cuda.set_device(0)    
        model = model.cuda(0)
使用cpu记性训练/推理：
        model = model.cpu()

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