请解释以上代码每一句的含义

当然可以，让我们逐行解释一下上面的代码：

1. ```import torch, torch.nn as nn, torch.optim as optim```：导入了PyTorch的核心库，分别用于张量操作、神经网络模块和优化器。

2. ```device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")```：设置设备，如果GPU可用，则使用GPU，否则使用CPU。

3. ```transform = ...```：定义数据预处理，包括将灰度图像转换为Tensor，并标准化像素值。

4. ```train_dataset = ..., test_dataset = ...```：加载MNIST数据集，分为训练集和测试集。

5. ```train_loader, test_loader = ...```：创建数据加载器，便于迭代训练和测试数据。

6. ```class SimpleCNN(nn.Module):```：定义一个名为`SimpleCNN`的卷积神经网络类，继承自`nn.Module`。

7-9. ```self.conv1, self.relu1, self.pool1 ...```：初始化网络的卷积层、ReLU激活函数和最大池化层。

10-12. 类似地，后续又定义了第二个卷积层、ReLU激活和池化层。

13. ```self.fc1, self.relu3, self.fc2```：定义全连接层和相应的激活函数。

14. ```def forward(self, x):```：定义前向传播函数，即输入经过整个网络后的输出。

15. ```model = SimpleCNN().to(device)```：实例化`SimpleCNN`模型，并将其转移到指定的设备。

16. ```criterion = nn.CrossEntropyLoss()```：创建交叉熵损失函数，用于衡量模型预测和真实标签之间的差异。

17. ```optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)```：选择Adam优化器，设置学习率为0.001。

18-24. ```for epoch in range(num_epochs):```循环训练一定次数（这里设为10轮）。内部循环遍历训练数据，进行前向传播、反向传播和更新权重。

25. ```images, labels = images.to(device), labels.to(device)```：将输入数据和标签转到设备上进行计算。

26. ```outputs = model(images)```：运行前向传播得到模型的输出。

27. ```loss = criterion(outputs, labels)```：计算损失。

28-30. ```optimizer.zero_grad() ..., loss.backward() ..., optimizer.step()```：做反向传播，计算梯度，并使用优化器更新权重。

31-33. 在每个迭代结束后，打印训练进度和当前损失。

34-37. 测试阶段：模型进入评估模式，计算测试集的精度。

以上就是每一部分代码的主要功能和作用。如果你有任何关于其中细节的问题，欢迎提问。