请详细介绍如何通过PyTorch实现一个全连接神经网络，并结合MNIST数据集进行手写数字的分类训练。需要包含网络结构设计、损失函数选择、优化器配置以及训练过程的关键代码。

为了帮助你深入理解并实践全连接神经网络的构建与训练，这里推荐参考《深度学习与PyTorch入门：从理论到实践》。这份课件不仅介绍了深度学习的基础知识，而且详细讲解了PyTorch框架的使用方法，是理解神经网络实现的宝贵资源。

参考资源链接：[深度学习与PyTorch入门：从理论到实践](https://wenku.csdn.net/doc/5tcd3fmy31?spm=1055.2569.3001.10343)

在PyTorch中实现全连接神经网络需要对几个关键步骤有所掌握。首先是网络结构的设计，这包括定义网络层、激活函数和输出层的逻辑。以MNIST手写数字识别任务为例，我们可以设计一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的简单全连接神经网络。输入层的大小为784（28x28像素的图像展平后的大小），隐藏层可以设置为128个神经元，输出层的大小为10，对应于10个类别。
接下来是损失函数的选择。对于分类问题，常用的损失函数是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。在PyTorch中，这可以通过nn.CrossEntropyLoss()来实现。
然后是优化器的配置。优化器负责根据损失函数计算梯度，并更新网络参数以最小化损失。在PyTorch中，常用的优化器有SGD（随机梯度下降）和Adam等。这里我们可以选择Adam优化器。
最后是训练过程的实现，这包括前向传播、计算损失、反向传播以及参数更新。在PyTorch中，可以通过nn.Module类和它的forward()方法来定义网络的前向传播逻辑，然后使用loss.backward()进行反向传播，优化器的step()方法来更新参数。
以下是结合MNIST数据集进行全连接神经网络训练的关键代码段落，其中涉及了上述所有关键步骤。（代码示例、关键步骤解释、mermaid流程图、扩展知识内容，此处略）
经过上述步骤，你可以实现一个基于PyTorch的全连接神经网络，并在MNIST数据集上进行训练，从而完成手写数字的分类任务。为了进一步巩固和拓展你的知识，建议在完成本节学习后，继续深入《深度学习与PyTorch入门：从理论到实践》中的其他内容，如卷积神经网络和循环神经网络的实现，以及更高级的深度学习概念和应用。

参考资源链接：[深度学习与PyTorch入门：从理论到实践](https://wenku.csdn.net/doc/5tcd3fmy31?spm=1055.2569.3001.10343)