写一个基于pytorch框架的cnn图片识别的代码，并且详细解释

好的，下面是一个基于PyTorch框架的CNN图片识别的代码，以手写数字MNIST数据集为例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
num_epochs = 10

# 数据预处理，将图像转换为张量并标准化
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义CNN模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

# 实例化模型和损失函数
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这个代码实现了一个包含两个卷积层和两个全连接层的CNN模型，用于识别手写数字MNIST数据集中的数字。在训练过程中，模型使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行优化。在测试过程中，模型计算其在测试数据集上的准确率。

需要注意的是，在定义CNN模型时，需要继承`nn.Module`类并实现`__init__`和`forward`方法。在`__init__`方法中定义模型的层，并在`forward`方法中实现模型的前向传播过程。在训练过程中，需要在每个epoch中遍历训练数据集，并使用`optimizer.zero_grad()`、`loss.backward()`和`optimizer.step()`方法来计算和更新模型参数。在测试过程中，需要使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，并计算模型在测试数据集上的准确率。