机器学习项目实战：构建一个图像分类器

本文将带你从零开始构建一个图像分类器，识别手写数字。

项目准备

1. 环境配置

pip install torch torchvision numpy matplotlib

2. 数据集

我们使用 MNIST 手写数字数据集：
- 训练集：60,000 张图片
- 测试集：10,000 张图片
- 图片大小：28x28 像素

模型构建

import torch.nn as nn

class CNNClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNNClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

训练过程

关键步骤：
1. 前向传播
2. 计算损失
3. 反向传播
4. 更新参数

性能评估

在测试集上达到 98% 的准确率！

总结

通过这个项目，你学会了：
- 搭建 CNN 网络
- 训练模型
- 评估性能

继续探索更复杂的图像识别任务吧！