# 从零构建一个简单的卷积神经网络：手写数字识别

从零构建一个简单的卷积神经网络：手写数字识别

在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的强大工具。今天，我们将通过一个简单的例子，从零开始构建一个CNN模型，用于手写数字识别。这个过程不仅展示了CNN的基本结构，还涉及了数据准备、模型训练和测试的完整流程。希望通过这篇文章，你能对CNN有一个更直观的理解。

数据准备

在机器学习中，数据是基础。我们首先需要准备用于训练和测试的数据。在这个例子中，我们模拟了一个手写数字数据集。每个样本包含一个20x20像素的图像和一个对应的标签（0-9）。为了简化，我们直接生成了随机数据，但在实际应用中，你可能会从文件中读取数据。

data = np.random.rand(5000, 401)  # 5000个样本，每个样本401个特征（20x20像素+1个标签）
X = data[:, :-1].reshape(-1, 1, 20, 20)  # 输入数据，20x20像素
y = data[:, -1].astype(int)  # 目标标签

接下来，我们将数据分为训练集和测试集，并将它们转换为PyTorch张量。这是深度学习中常见的步骤，因为PyTorch框架需要张量作为输入。

train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]
train_X = torch.tensor