下图是一个用于MNIST手写数字识别的网络模型，请调用pytorch包自行搭建其网络模型的主体部分。 image.png

在PyTorch中构建一个基本的卷积神经网络(CNN)用于MNIST手写数字识别，首先需要导入必要的库，然后设计一个包含几个卷积层(Conv2d)，池化层(MaxPool2d)以及全连接层(Linear)的结构。这里我将提供一个简单的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义LeNet-5风格的CNN模型
class MNISTModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MNISTModel, self).__init__()
        
        # 卷积层1
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

        # 卷积层2
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=0)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.relu3 = nn.ReLU()

        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.relu4 = nn.ReLU()

        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)   # 输出层，10代表MNIST的10个类别

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(self.relu1(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(self.relu2(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)       # 展平输入以便于全连接层处理
        x = self.relu3(self.fc1(x))
        x = self.relu4(self.fc2(x))
        output = self.fc3(x)
        return output

model = MNISTModel()

在这个模型中，我们使用了两个卷积层来提取图像特征，接着通过池化层减小数据维度，最后是全连接层进行分类。`forward()`函数描述了网络计算输入数据的方式。