注释下面每行代码的详细作用import numpy as np import torch import torchvision from torchvisiondatasets import mnimport torchvisiontransforms as trfrom torchutil

import numpy as np：导入numpy库，并将其命名为np。
import torch：导入torch库。
import torchvision：导入torchvision库。
from torchvision.datasets import mnist：从torchvision.datasets中导入mnist数据集。
import torchvision.transforms as tr：导入torchvision.transforms库，并将其命名为tr。
from torch.utils.data import DataLoader：从torch.utils.data中导入DataLoader。
import torch.nn.functional as F：导入torch.nn.functional库，并将其命名为F。
import torch.optim as optim：导入torch.optim库，并将其命名为optim。
from torch import nn：从torch中导入nn模块。
train_batch_size = 64：设置训练批次大小为64。
test_batch_size = 128：设置测试批次大小为128。
learning_rate = 0.01：设置学习率为0.01。
num_epoches = 20：设置训练的轮数为20。
lr = 0.01：设置学习率为0.01。
momentum = 0.5：设置动量为0.5。
transform = transforms.Compose([tra：定义一个变换，将其命名为transform。
train_dataset = mnist.MNIST('./data：将mnist数据集加载到训练数据集中。
test_dataset = mnist.MNIST('./data'：将mnist数据集加载到测试数据集中。
train_loader = DataLoader(train_dat：创建训练数据的DataLoader对象。
test_loader = DataLoader(test_datas：创建测试数据的DataLoader对象。
import matplotlib.pyplot as plt：导入matplotlib.pyplot库，并将其命名为plt。
examples = enumerate(test_loader)：创建一个枚举对象examples，用于遍历测试数据集。
batch_idx, (example_data, example_t：获取一个批次的测试数据。
fig = plt.figure()：创建一个图形对象fig。
for i in range(6):：循环6次。
plt.subplot(2,3,i+1)：创建一个2x3的子图，并定位到第i+1个子图。
plt.tight_layout()：调整子图的布局。
plt.imshow(example_data[i][0].n：在当前子图中显示example_data中的第i个图像。
plt.title("Ground Truth: {}".fo：设置当前子图的标题为"Ground Truth: "加上其对应的真实标签。
plt.xticks([])：隐藏x轴刻度。
plt.yticks([])：隐藏y轴刻度