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1.1 實驗介紹 隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，圖像識別技術在眾多領域得到了廣泛應用。手寫體識別作為圖像 識別的一個重要分支，其在教育、金融、醫(yī)療等領域具有廣泛的應用前景。本實驗旨在利用深度 學習框架 PyTorch，結合 MNIST 手寫體數(shù)據(jù)集，構建一個高效、準確的手寫體識別系統(tǒng)，本實 驗是在云主機中安裝 PyCharm,并且基于 PyTorch 框架的手寫體識別的案例。 本實驗采用的 MNIST 數(shù)據(jù)庫（Modified National Institute of Standards and Technology database）是一個大型數(shù)據(jù)庫的手寫數(shù)字是通常用于訓練各種圖像處理系統(tǒng)。該數(shù) 據(jù)庫還廣泛用于機器學習領域的培訓和測試。MNIST 數(shù)據(jù)集共有訓練數(shù)據(jù) 60000 項、測試數(shù)據(jù) 10000 項。每張圖像的大小為 28*28（像素），每張圖像都為灰度圖像，位深度為 8（灰度圖像 是 0-255）。
1.2 實驗對象
? 個人開發(fā)者
? 高校學生
1.3 實驗時間
本次實驗總時長預計 40 分鐘。
