要求：使用pytorch框架完成，按题目要求完成且不能有代码执行错误

使用PyTorch框架完成手写数字识别，可以按照以下步骤进行：

1. **导入库和模块**:
导入必要的库，如`torch`, `torchvision`, `numpy`等，以及一些辅助功能，例如数据加载器`DataLoader`。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

2. **数据预处理**:
定义图像预处理流程，包括调整大小、归一化等。这里通常使用`transforms.Compose`。

transform = transforms.Compose([transforms.Resize((28, 28)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

3. **创建数据加载器**:
使用`DataLoader`从预处理后的数据集中生成批次数据。

batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

4. **构建模型**:
创建一个简单的卷积神经网络（如LeNet、Convolutional Neural Network）结构。

class Net(nn.Module):
    # 网络结构定义...
model = Net()

5. **定义损失函数和优化器**:
选择适合的损失函数（如交叉熵）和优化器（如SGD或Adam）。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

6. **训练和验证**:
进行训练循环，在每个epoch结束后计算并打印训练和验证集上的准确率。

for epoch in range(num_epochs): 
    for images, labels in train_loader:
        # 执行前向传播、反向传播及优化
        ...

    # 在验证集上计算准确率
    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()

    accuracy = correct / total
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

7. **保存模型**:
训练完成后，可以选择保存模型以便后续使用。

注意：以上代码省略了部分细节，如具体的网络结构定义和训练流程。完成上述步骤后，确保检查是否有语法错误和逻辑漏洞，因为没有直接运行代码，所以无法保证绝对无误。如果你在编写过程中遇到问题，可以随时提问。