PyTorch入门实战：MNIST数据集加载与可视化详解

对于刚接触深度学习的新手来说，MNIST数据集是公认的“入门经典”——它包含7万张清晰的手写数字图像（6万训练+1万测试），是验证模型基础的“试金石”。今天我们将用PyTorch完成从环境验证、数据加载到可视化的全流程操作，帮你扎实掌握深度学习的第一步。

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一、环境验证：确认PyTorch可用

在开始之前，首先需要确保PyTorch已正确安装。打开Python终端，输入以下代码：

import torch
print(torch.__version__)  # 输出版本号即表示安装成功（如2.0.1）

若未安装，可通过https://pytorch.org/生成对应系统的安装命令（推荐conda或pip方式）。这一步是后续所有操作的基础，务必确保环境正常。

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二、导入工具库：深度学习的“基础装备”

接下来导入后续需要用到的库。这些库是深度学习任务的“刚需”，各自承担不同功能：

import torch                  # PyTorch核心库，用于模型构建与训练
from torch import nn          # 神经网络模块，提供全连接层、激活函数等组件
from torch.utils.data import DataLoader  # 数据加载工具，支持批量管理与并行加载
from torchvision import datasets       # 经典数据集仓库（含MNIST）
from torchvision.transforms import ToTensor  # 数据转换工具，将图片转为张量
from matplotlib import pyplot as plt      # 可视化库，用于图像展示

• torch：PyTorch的核心引擎，几乎所有深度学习操作都依赖它完成。
• nn：神经网络的“组件库”，内置多种预定义层（如