使用pytorch nn的比较复杂的网络完成手写数字识别，python代码

好的，以下是一个使用PyTorch的深度神经网络完成手写数字识别的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable

# 超参数设置
input_size = 784 # 输入的大小为28x28
hidden_size = 500 # 隐藏层神经元个数
num_classes = 10 # 输出层类别个数
num_epochs = 5 # 训练轮数
batch_size = 100 # 每次训练的图片数量
learning_rate = 0.001 # 学习率

# MNIST数据集
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',
                            train=True,
                            transform=transforms.ToTensor(),
                            download=True)

test_dataset = dsets.MNIST(root='./data',
                           train=False,
                           transform=transforms.ToTensor())

# 数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
                                          batch_size=batch_size,
                                          shuffle=False)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

net = Net(input_size, hidden_size, num_classes)

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

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = Variable(images.view(-1, 28*28))
        labels = Variable(labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f'
                   %(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_dataset)//batch_size, loss.data))

# 测试模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
    images = Variable(images.view(-1, 28*28))
    outputs = net(images)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

这个代码使用PyTorch的`nn`模块定义了一个具有一个隐藏层的前馈神经网络。该网络使用MNIST数据集进行训练和测试，其中训练轮数为5，每次训练使用100个图片。在训练过程中，网络使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行反向传播和参数更新。在测试过程中，网络计算准确率并输出结果。