卷积神经网络（CNN）是处理图像分类任务的核心工具，它通过卷积操作和池化机制提取图像的特征并实现分类。本文将手把手教你如何使用 Python 和深度学习框架（PyTorch）从头实现一个 CNN 模型，应用于图像分类任务。我们将从基础概念入手，详细讲解卷积层、池化层和全连接层的工作原理，配合代码示例逐步搭建一个完整的 CNN，并在 CIFAR-10 数据集上进行训练和测试。通过本文，你将掌握 CNN 的基本原理和实现方法，为后续深入学习深度学习奠定坚实基础。