下载Pytorch自带的MNIST手写数字数据集。

以下是使用Python代码下载Pytorch自带的MNIST手写数字数据集的示例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 下载训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

# 下载测试集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

在上述代码中，我们首先定义了一个数据变换对象`transform`，该对象对数据进行了两个操作：将数据转换为张量，并进行归一化。接下来，我们使用`datasets.MNIST`函数下载了训练集和测试集，其中`root`参数指定了数据集下载的路径，`train`参数指定是否下载训练集（True为下载），`download`参数指定是否需要下载数据集（True为需要），`transform`参数指定了数据的变换操作。下载完成后，训练集和测试集数据将被存储在`train_dataset`和`test_dataset`对象中。