PyTorch编程实现对MNIST数据集的手写数字识别，使用优化器进行参数更新，调整超参数或模型结构，使模型在测试集上的识别率在96%以上。画出训练过程的loss曲线。

在PyTorch中实现对手写数字识别的步骤通常包括以下几个部分：

1. **导入库**：
导入必要的库，如`torch`, `torchvision`, 和 `nn` (神经网络模块)。

import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. **数据预处理**：
加载MNIST数据集并对其进行标准化处理。

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)

3. **构建模型**：
使用`nn.Module`为基础创建一个卷积神经网络(CNN)，例如LeNet、ResNet等，用于图像分类。

class Net(nn.Module):
    # 网络结构...
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 编码层，池化层，全连接层...

model = Net()

4. **设置优化器**：
定义优化器如SGD或Adam，并指定学习率和可能的权重衰减。

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005)

5. **训练循环**：
训练过程中计算损失、前向传播、反向传播和优化器更新。

def train(model, device, dataloader, optimizer, epoch):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    return running_loss / len(dataloader.dataset)

# 对训练集进行训练
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train(model, device, trainloader, optimizer, epoch)

6. **评估模型**：
测试阶段评估模型性能，记录准确率。

def test(model, device, dataloader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in dataloader:
            images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    return correct / total

accuracy = test(model, device, testloader)

7. **保存结果和可视化**：
如果达到了96%以上的测试精度，可以保存模型，并绘制训练过程中的loss曲线。这需要使用到诸如`matplotlib`之类的库来绘制图表。

if accuracy > 0.96:
    torch.save(model.state_dict(), 'mnist_model.pth')
    # 绘制loss曲线（可以用plt.plot(losses)）