使用MindSpore训练手写数字识别模型的步骤如下： 1. 准备数据集：从MNIST等公开数据集中下载手写数字图片数据集，并将其转换为MindSpore支持的格式。 2. 定义模型：使用MindSpore提供的API定义卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。 3. 定义损失函数和优化器：选择适合手写数字识别任务的损失函数和优化器，如交叉熵损失函数和Adam优化器。 4. 训练模型：使用MindSpore提供的API进行模型训练，包括前向传播、反向传播和参数更新等。 5. 评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率等指标。 6. 预测结果：使用训练好的模型对新的手写数字图片进行预测，输出识别结果。 以上是使用MindSpore训练手写数字识别模型的基本步骤，具体实现可以参考MindSpore官方文档和示例代码。