请使用torch库预训练好的自带的VGG19模型，实现一个minst手写数字识别的模型

好的，以下是使用torch库预训练好的VGG19模型实现minst手写数字识别的代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models

# 加载预训练好的 VGG19 模型
vgg = models.vgg19(pretrained=True)

# 将模型转换为评估模式
vgg.eval()

# 定义转换器来对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载 MNIST 数据集
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader

mnist = MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(mnist, batch_size=1, shuffle=False)

# 对每个图像进行预测
for image, label in dataloader:
    # 将图像传递给 VGG19 模型
    output = vgg(image)
    # 找到输出中最大值的索引，即预测的数字
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)
    print(f"Predicted digit: {predicted.item()}, Actual digit: {label.item()}")

这段代码将加载预训练的 VGG19 模型，并使用它来对 MNIST 数据集中的每个图像进行预测。使用预处理转换器对图像进行预处理，并使用 DataLoader 对数据进行加载。对于每个图像，将其传递给模型并找到输出中最大值的索引，即预测的数字。最后，将预测的数字与实际数字进行比较并打印结果。