📚 PyTorch & LSTM网络实现MNIST数据集 🚀

在深度学习的世界里，LSTM（长短期记忆网络）是一种强大的循环神经网络，常用于处理序列数据。今天，我们将用它来玩转经典的MNIST手写数字识别任务！✨

首先，我们需要导入必要的库，比如PyTorch和torchvision。接着，加载MNIST数据集，并对其进行预处理，确保输入符合LSTM模型的需求。不同于传统的CNN模型，LSTM更擅长捕捉时间序列中的模式，因此我们需要将图像的像素值按列堆叠成一个序列。💪

构建LSTM模型时，定义好输入维度、隐藏层单元数以及输出类别数是关键。训练过程中，通过交叉熵损失函数和Adam优化器，我们可以逐步调整参数，让模型学会从手写数字中提取特征并准确分类。⏳

最终，当测试集上的准确率达到预期目标时，你会发现这个过程既有趣又充满挑战！🎉 无论是初学者还是资深开发者，这都是一个提升技能的好机会。快来一起探索吧！🔥

深度学习 PyTorch LSTM MNIST