实验小结：
本次实验是一次基于深度学习框架PyTorch的手写数字识别任务。在本次实验中，首先了解了深度学习的基础知识和流程，然后采用卷积神经网络（CNN）模型实现了手写数字识别任务。最后，利用PyTorch提供的API进行模型训练，测试和评估。
在实验过程中，我深刻认识到了深度学习技术的强大和深度学习框架的便捷性。通过本次实验，我不仅熟练掌握了PyTorch的使用方法，还学习了如何使用CNN模型来进行图像识别。在模型训练，测试和评估过程中，我利用PyTorch封装好的函数和工具，使这些过程变得更加方便和高效。
此外，在本次实验中，我也深刻认识到了数据对模型的重要性。准备充足的数据可以有效提高模型的表现，并且训练数据集和测试数据集的划分也需要注意避免模型过拟合或欠拟合等问题。
本次实验使我更加深入地了解了深度学习技术和PyTorch的使用方法，并且通过实际实验的过程中，我掌握了如何使用CNN模型进行手写数字识别。这对我的深度学习和图像处理方面的学习和研究有很大帮助。
实验心得体会：
通过本次实验，我不仅理论知识得到了加强，而且更加深入地认识了深度学习框架和CNN模型的应用。在实验过程中，我需要注意的是深度学习模型训练需要充分利用计算机的计算能力，因此必须要更加注意计算机的配置和环境。此外，模型训练和测试也需要一定的时间和耐心来调试和改进模型。
在掌握了PyTorch的基本使用方法后，我也更加深入地了解了此框架提供的优化方法、学习率调整和保存与加载模型等高级功能。这将有助于更深入的深度学习应用和更加高效的模型训练。
本次实验让我深刻认识到了深度学习的强大和应用潜力，并且通过实际应用模型训练和测试，我更加深入地了解了深度学习框架和CNN模型在图像识别任务中的应用。