PyTorch作为深度学习领域的重要工具，被广泛应用于各类机器学习任务。在众多应用中，MNIST手写数字识别是一个经典的案例，利用PyTorch可以轻松实现这一任务。下面是对应的源码文件，通过这些代码，您可以深入了解如何使用PyTorch构建一个高效的MNIST手写数字识别模型。

首先，确保您已经正确安装了PyTorch库，并导入所需的模块。然后，我们创建了一个卷积神经网络（CNN）模型，以提高模型对手写数字图像的准确识别能力。接下来，我们加载了MNIST数据集，准备好用于训练和测试的数据。

在模型训练阶段，我们采用了随机梯度下降（SGD）优化器，并定义了交叉熵损失函数。通过多轮训练，模型逐渐学习如何有效地识别手写数字。最后，我们对模型在测试集上的性能进行评估，并保存了训练好的模型参数。

以下是关键代码片段，展示了模型训练和测试的核心步骤：

# 代码片段
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# ... 其他导入

# 创建模型、定义损失函数和优化器
model = MyCNNModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# ... 数据加载和训练

通过这些源码文件，您可以深入了解如何使用PyTorch从头开始构建一个高效的MNIST手写数字识别模型。