一、利用torchvision库搭建NINST手写体数据集 二、利用transforms函数构建预处理流程 三、设计损失函数，利用梯度下降进行优化 四、构建测试集数据并测试网络性能 五、netron可视化深度模型及各个模块的意义

好的，您的问题是关于利用torchvision库搭建NINST手写体数据集、利用transforms函数构建预处理流程、设计损失函数，利用梯度下降进行优化，构建测试集数据并测试网络性能，以及使用netron可视化深度模型及各个模块的意义。

首先，使用torchvision库可以方便地加载常见的数据集，包括手写体数据集MNIST。可以使用以下代码来加载MNIST数据集：

import torchvision.datasets as datasets

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=None, download=True)

其中，`root`参数指定数据集的本地存储路径，`train`参数指定是否加载训练集数据，`transform`参数指定数据预处理的方式，如果为`None`则不进行预处理，`download`参数指定是否自动下载数据集。

接着，可以使用`transforms`函数构建数据预处理流程，例如进行数据归一化、数据增强等操作。可以使用以下代码来构建预处理流程：

import torchvision.transforms as transforms

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

其中，`Compose`函数将多个预处理操作组合在一起，`RandomCrop`函数和`RandomHorizontalFlip`函数分别进行数据增强，`ToTensor`函数将数据转换为张量，`Normalize`函数进行数据归一化。

接下来，可以设计损失函数并使用梯度下降进行优化。在PyTorch中，常见的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。可以使用以下代码来定义交叉熵损失函数并使用梯度下降进行优化：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

其中，`CrossEntropyLoss`函数定义交叉熵损失函数，`SGD`函数定义随机梯度下降优化器，`lr`参数指定学习率，`momentum`参数指定动量。

然后，可以构建测试集数据并测试网络性能。可以使用以下代码来构建测试集数据并测试网络性能：

import torch.utils.data as data

test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=100, shuffle=True)

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

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

其中，`DataLoader`函数将测试集数据加载到内存中，`no_grad()`函数用于关闭梯度计算，`max`函数用于获取每个样本预测的最大值，`item`函数用于获取张量中的元素值。

最后，可以使用netron可视化深度模型及各个模块的意义。netron是一个开源的深度模型可视化工具，可以方便地查看深度模型的结构、参数和输出等信息。可以使用以下代码来安装netron并启动可视化工具：

!pip install netron
import netron

netron.start('model.onnx')

其中，`start`函数用于启动netron，并加载ONNX模型文件。