写一个用pytorch识别手写数字的程序，每一行代码都要有注释，参数也要标注含义，不使用CUDA，而是使用CPU加速

好的，下面是一个用PyTorch实现手写数字识别的程序，每一行代码都有注释和参数含义的解释。

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch import optim
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义超参数
batch_size = 32  # 每个batch的大小
learning_rate = 0.001  # 学习率
num_epochs = 10  # 迭代次数

# 下载MNIST数据集，并对数据进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化
])

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)

# 创建DataLoader对象，用于加载数据
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.pooling = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(320, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pooling(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pooling(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 320)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
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()

    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这个程序的主要流程如下：

1. 定义超参数，包括每个batch的大小、学习率和迭代次数等。
2. 下载MNIST数据集，并对数据进行预处理，包括转换为张量和归一化。
3. 创建DataLoader对象，用于加载数据。
4. 定义神经网络模型，包括卷积层、池化层和全连接层等。
5. 创建模型实例。
6. 定义损失函数和优化器。
7. 训练模型，包括前向传播、反向传播和优化。
8. 测试模型，计算模型在测试集上的准确率。

需要注意的是，这个程序使用的是CPU加速，如果要使用CUDA加速，只需要将模型和张量移动到GPU上即可。