深度学习+tensorflow+手写体数字识别-mnist：这里使用的是基于全连接层网络结构的神经网络，对数字识别已经有了不错的效果，但使用卷积神经网络还可以提高正确率（约为99.2%），比如LeNet-5模型。环境：python3.7 、tensorflow 1.13.1 。

我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。

搭建线性网络分离MNIST数据集，网络有较好的表现

基于resnet 18实现的mnist数字多分类（pytorch 框架）识别准确率96%

该资源包含Mnist数据集手写数字识别的训练及预测代码，mnist在神经网络准确率与迭代次数关系,分别在tensorflow和pytorch框架下，以及如何查看checkpoint中参数的相关内容，已经相关的checkpoint文件

该数据包是从kaggle上下载仅仅限于用于学习交流,

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