📌 📄 内容摘要:
SegaDoer 在 新人报道【手写数字识别:基于CNN模型训练】 中发帖
新人报道，贡献一篇模型训练小案例 😘
一个简单模型训练学习案例：手写数字机器识别 0~9
数据准备：加载 MNIST 数据集，应用数据增强（旋转、平移）
模型构建：创建包含 2 层卷积和 2 层全连接的 CNN 网络
训练过程：使用 Adam 优化器训练 50 轮，每 5 轮评估测试准确率
模型保存：保存最佳模型和最终模型
预测功能：提供自定义图片预处理和预测函数（已注释）
核心流程：数据加载 → CNN 特征提取 → 全连接分类 → 训练优化 → 模型保存
具体代码如下：
import cv2
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
transform = t...
────────── 链接信息 ──────────
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📢 来源：LINUX DO
