# pytorch_test_code

**Repository Path**: SailorCoder/pytorch_test_code

## Basic Information

- **Project Name**: pytorch_test_code
- **Description**: 学习pytorch的第一个程序
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-24
- **Last Updated**: 2026-01-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# PyTorch 测试代码项目 (PyTorch Test Code)

## 项目简介

这是一个基于 PyTorch 的测试项目，主要用于演示和验证机器学习相关的功能。项目中包含了 MNIST 手写数字识别数据集、图像样本以及温度数据文件，适合作为学习 PyTorch 框架的入门示例或测试环境。

## 项目结构

```
pytorch_test_code/
├── data/
│   └── mnist/
│       └── mnist.pkl.gz          # MNIST 手写数字数据集
├── img/
│   ├── 4.png                      # 示例图像 1
│   └── 5.png                      # 示例图像 2
└── temps.csv                      # 温度数据文件
```

## 主要功能

1. **MNIST 数据处理**：使用经典的 MNIST 手写数字数据集进行模型训练和测试
2. **图像可视化**：包含示例图像用于展示和验证模型效果
3. **数据实验**：通过温度数据文件进行数据分析和实验

## 环境要求

- Python 3.6+
- PyTorch
- 必要的 Python 依赖包

## 快速开始

1. **克隆项目**：
```bash
git clone https://gitee.com/SailorCoder/pytorch_test_code.git
cd pytorch_test_code
```

2. **安装依赖**：
```bash
pip install torch torchvision
```

3. **运行示例**：
根据项目中的 Python 脚本执行相应的训练或测试命令。

## 数据说明

- **mnist.pkl.gz**：经过压缩的 MNIST 数据集，包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本
- **图像文件**：用于可视化展示或模型预测测试的 PNG 格式图像
- **temps.csv**：CSV 格式的温度数据，可用于数据分析和可视化

## 使用建议

1. 对于初学者，可以先了解 MNIST 数据集的结构和特点
2. 参考 PyTorch 官方教程，逐步学习神经网络模型的构建
3. 利用提供的图像文件测试模型的预测效果
4. 结合 temps.csv 文件进行数据分析和实验

## 注意事项

- 确保 PyTorch 版本与你的 Python 环境兼容
- 首次运行时可能需要解压缩 MNIST 数据集
- 建议在 GPU 环境下运行以获得更好的性能

## 贡献指南

欢迎对本项目进行改进和扩展，你可以：
- 提交 Issue 反馈问题或建议
- Fork 本项目并提交 Pull Request
- 分享你的改进方案和使用经验

## 许可证

本项目的具体许可证信息请参考项目根目录下的 LICENSE 文件。

## 联系方式

- 项目地址：https://gitee.com/SailorCoder/pytorch_test_code
- 作者：SailorCoder

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*本 README 文件基于项目结构和常见 PyTorch 项目的特点自动生成。*