摘要
手写数字识别是计算机视觉领域中一个经典且基础的任务，其应用范围广泛，涵盖了邮政编码识别、票据自动化处理等多个领域。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著成果，其中卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，成为了手写数字识别领域的主流方法。
本论文旨在探讨基于PyTorch框架实现手写数字图像分类器的设计与实现，并对相关技术进行深入研究。
论文首先介绍了手写数字识别的研究背景和意义，接着阐述了卷积神经网络、激活函数、优化算法等相关概念，并对现有的手写数字识别研究进行了综述，分析了不同模型的优缺点。
在此基础上，论文详细介绍了基于PyTorch框架设计和实现手写数字图像分类器的过程，包括网络结构设计、数据集选择与预处理、模型训练和评估等关键步骤。
最后，论文对实验结果进行了分析，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：手写数字识别；卷积神经网络；PyTorch；图像分类；深度学习
手写数字识别是指将手写的数字图像自动识别为计算机可处理的数字形式的技术。
作为光学字符识别(OCR)领域的一个重要分支，手写数字识别在许多应用场景中发挥着关键作用，例如自动邮政编码识别、银行支票处理、表单数据录入等。
传统的手写数字识别方法通常依赖于人工设计的特征提取器，例如方向梯度直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)，并结合支持向量机(SVM)等分类器进行识别。
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