上述代码如何加载MNIST数据集，我需要输入什么

要加载MNIST数据集，需要导入`torchvision`包并调用`datasets`模块中的`MNIST`类。代码如下：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

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

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                        download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

在加载MNIST数据集时，需要指定一些参数。`train=True`表示加载的是训练集，`train=False`表示加载的是测试集。`download=True`表示如果数据集不存在则自动从网络上下载。`transform`参数指定了对数据集进行的预处理操作，例如将数据转换为张量，并进行归一化。`batch_size`参数表示每个批次的样本数，`shuffle`参数表示是否进行随机排序，`num_workers`参数表示使用的线程数。