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minst.py

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+#加载必要的库
+import torch
+import torch.nn as nn
+import torch.nn.functional as F
+import torch.optim as optim 
+from torchvision import datasets,transforms
+#定义超参数
+BATCH_SIZE=128#每批处理的数据
+DEVICE=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')#用cpu还是gpu
+EPOCHS=50#训练次数
+#构建pipeline，对图像做处理
+pipeline=transforms.Compose([
+  transforms.ToTensor(),#将图片转化成tensor
+  transforms.Normalize(0.1307,),(0,3081,)#正则化，降低模型复杂度
+])
+
+#下载加载数据
+from torch.utils.data import DataLoader
+
+#下载数据集
+train_set=datasets.MNIST('data',train=True,download=True,transform=pipeline)
+
+test_set=datasets.MNIST('data',train=False,download=False,transform=pipeline)
+#构建网络模型
+train_loader=DataLoader(train_set,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
+
+test_loader=DataLoader(test_set,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
+
+#定义优化器
+
+#定义训练方法
+
+#定义测试方法
+
+#调用，输出