size = 28 n_class = 10 num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 1e-3 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') dataset = MNIST('data', transform = transforms.ToTensor()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True) transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(0.5,0.5)]) # Normalize对每个通道执行以下操作：image =（图像-平均值）/ std，参数mean，std分别以0.5和0.5的形式传递。这将使图像在[-1,1]范围内归一化 data2 = MNIST(root='data', train = True, transform = transform) dataloader2 = DataLoader(dataset=data2, shuffle=True, batch_size=batch_size)

这是一个使用 PyTorch 框架实现的 MNIST 手写数字识别的数据加载和预处理过程。其中：

- `size = 28` 表示输入图像的大小为 28x28 像素。
- `n_class = 10` 表示一共有 10 个数字类别需要分类。
- `num_epochs = 10` 表示训练数据集将被遍历的次数。
- `batch_size = 100` 表示每个 batch 的大小为 100。
- `learning_rate = 1e-3` 表示学习率为 0.001。
- `device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')` 表示使用 GPU 加速训练（如果可用）。
- `MNIST('data', transform = transforms.ToTensor())` 表示使用 PyTorch 内置的 MNIST 数据集，并将图像转换为张量格式。
- `DataLoader(dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True)` 表示使用 PyTorch 的 DataLoader 函数将数据集分成多个 batch，并对它们进行随机洗牌。
- `transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(0.5,0.5)])` 表示使用 PyTorch 的 transforms 模块将图像转换为张量格式，并将其进行归一化处理。
- `MNIST(root='data', train = True, transform = transform)` 表示使用 PyTorch 内置的 MNIST 数据集，并将图像转换为张量格式并进行归一化处理。
- `DataLoader(dataset=data2, shuffle=True, batch_size=batch_size)` 表示使用 PyTorch 的 DataLoader 函数将数据集分成多个 batch，并对它们进行随机洗牌。