用pytorch实现mnist手写数字识别，并给出代码和注释，尽量详细

好的，我可以回答这个问题。以下是用 PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别的代码和注释：

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

然后，我们定义一些超参数：

batch_size = 64
learning_rate = .01
num_epochs = 10

接着，我们定义数据预处理的方法：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((.1307,), (.3081,))
])

这里我们使用了 `transforms.ToTensor()` 将图像转换为张量，并使用 `transforms.Normalize()` 对张量进行归一化处理。

接下来，我们加载 MNIST 数据集：

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

然后，我们使用 `DataLoader` 将数据集转换为可迭代的数据加载器：

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

接下来，我们定义一个简单的卷积神经网络模型：

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.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这里我们使用了两个卷积层和两个全连接层。

接下来，我们定义损失函数和优化器：

model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

然后，我们开始训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx % 100 == :
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

最后，我们测试模型的准确率：

model.eval()
test_loss = 
correct = 
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        test_loss += criterion(output, target).item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

test_loss /= len(test_loader.dataset)

print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.f}%)'.format(
    test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
    100. * correct / len(test_loader.dataset)))

这就是用 PyTorch 实现 MNIST 手写数字识别的代码和注释。