一无所知的世界，走下去才有惊喜。让我们永远相信美好的事情即将发生，成为比昨天更优秀的自己。

摘要：本文介绍了如何使用AlexNet经典网络实现图像分类任务。文章首先讲解了图像分类的基本概念和AlexNet的历史意义，详细拆解了其8层网络结构（5卷积+3全连接层）及创新点（ReLU激活、Dropout等）。随后提供了完整的代码实现步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练参数设置和测试方法，使用PyTorch框架完成花卉分类任务（玫瑰、郁金香等5类）。文章特别针对深度学习新手，用通俗语言解释了技术原理，并给出了常见问题解决方案和优化方向建议，帮助读者快速上手实践经典深度学习模型。

本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统，使用MNIST数据集实现。系统包含两个核心组件：模型构建(model.py)和训练过程(train.py)。模型采用典型CNN结构，包括卷积层(特征提取)、展平层(数据转换)和全连接层(分类计算)。训练过程通过数据预处理(归一化、添加通道维度)、批量训练(32样本/批次)和Adam优化器完成。系统在5个epoch内即可达到较高准确率，展示了CNN在图像识别任务中的有效性。整个过程清晰展现了深度学习模型的构建、训练和评估流程。