请基于pytorch平台，利用MNIST数据集，选择一个典型卷积模型，构建一个自己的卷积模型， 以分类的准确度为衡量指标，分析模型的分类精度。另外，还需对代码进行注释以加强对模型结构的 理解。写一段代码

当然，我们可以使用PyTorch库构建一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来处理MNIST数据集。下面是一个基本的示例，我们将创建一个包含两个卷积层和两个全连接层的模型：

# 导入必要的模块
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])  # 归一化

# 加载MNIST数据集
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)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义卷积神经网络模型
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        
        # 第一个卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # 输入通道数，输出通道数，卷积核大小，步长，填充
        self.relu1 = nn.ReLU()  # 激活函数
        
        # 第二个卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        
        # 池化层
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)  # 最大池化
        
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128)  # 输入特征维数（池化后的宽度*高度*通道数）
        self.relu3 = nn.ReLU()
        
        # 输出层
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)  # 分类层，10个MNIST类别
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool(x)
        
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool(x)
        
        # 展平
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu3(x)
        
        x = self.fc2(x)
        return x

model = ConvNet()

# 使用交叉熵损失和Adam优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 打印训练进度和当前epoch的测试准确度
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for images, targets in test_loader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += targets.size(0)
            correct += (predicted == targets).sum().item()
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {loss.item()}, Test Accuracy: {correct/total:.4f}")

这个代码首先导入必要的模块，加载MNIST数据集并进行预处理。然后定义了一个名为`ConvNet`的类，其中包含了两个卷积层、池化层和两个全连接层。在训练过程中，我们计算每个epoch的训练损失，并在测试集上评估模型的准确度。

请注意，在实际项目中，您可能还需要添加一些功能如学习率调度、验证集等，并调整模型参数以获得更好的性能。