在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）可是图像识别领域的明星选手！今天，我们就用PyTorch来搭建一个简单的CNN模型，轻松搞定经典的MNIST手写数字分类任务 📚🚀。

首先，我们需要加载MNIST数据集，它包含了大量手写数字图片（0-9），每张图片都是28x28像素的小灰度图。接着，我们定义一个CNN模型，通过几层卷积层(Conv2d)和池化层(MaxPool2d)，逐步提取图片中的特征。最后，使用全连接层(Fully Connected Layer)将特征映射到10个类别上，每个类别代表一个数字 👨‍💻🔍。

训练过程也很简单，只需设置损失函数（如交叉熵损失CrossEntropyLoss）和优化器（如Adam），然后开始迭代训练。经过几十轮训练后，你会发现模型准确率越来越高，甚至能轻松识别出那些“调皮”的手写数字 😎💪！

快来一起动手试试吧，用PyTorch打造你的第一个CNN模型！🎉