计算机视觉：实现图像分类的基础知识与代码示例

计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，它致力于让计算机能够理解和解释图像和视频。图像分类是计算机视觉中的一个基础任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。本文将介绍图像分类的基础知识，并提供相应的源代码示例。

1. 数据集准备
   在进行图像分类任务之前，我们需要准备一个包含图像及其对应标签的数据集。常用的图像分类数据集包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet等。这里我们以MNIST数据集为例，该数据集包含手写数字的灰度图像。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvisio