MNIST 数据集代码详解：每行代码的用途解释

import\s+numpy\s+as\s+np\s+\u003c;注释\u003e;导入 numpy 库，并将其命名为 np。\nimport\s+torch\s+\u003c;注释\u003e;导入 torch 库。\nimport\s+torchvision\s+\u003c;注释\u003e;导入 torchvision 库。\nfrom\s+torchvision.datasets\s+import\s+mnist\s+\u003c;注释\u003e;从 torchvision.datasets 中导入 mnist 数据集。\nimport\s+torchvision.transforms\s+as\s+tr\s+\u003c;注释\u003e;导入 torchvision.transforms 库，并将其命名为 tr。\nfrom\s+torch.utils.data\s+import\s+DataLoader\s+\u003c;注释\u003e;从 torch.utils.data 中导入 DataLoader。\nimport\s+torch.nn.functional\s+as\s+F\s+\u003c;注释\u003e;导入 torch.nn.functional 库，并将其命名为 F。\nimport\s+torch.optim\s+as\s+optim\s+\u003c;注释\u003e;导入 torch.optim 库，并将其命名为 optim。\nfrom\s+torch\s+import\s+nn\s+\u003c;注释\u003e;从 torch 中导入 nn 模块。\ntrain_batch_size\s+=\s+64\s+\u003c;注释\u003e;设置训练批次大小为 64。\ntest_batch_size\s+=\s+128\s+\u003c;注释\u003e;设置测试批次大小为 128。\nlearning_rate\s+=\s+0.01\s+\u003c;注释\u003e;设置学习率为 0.01。\nnum_epoches\s+=\s+20\s+\u003c;注释\u003e;设置训练的轮数为 20。\nlr\s+=\s+0.01\s+\u003c;注释\u003e;设置学习率为 0.01。\nmomentum\s+=\s+0.5\s+\u003c;注释\u003e;设置动量为 0.5。\ntransform\s+=\s+transforms.Compose([tra\s+\u003c;注释\u003e;定义一个变换，将其命名为 transform。\ntrain_dataset\s+=\s+mnist.MNIST('./data\s+\u003c;注释\u003e;将 mnist 数据集加载到训练数据集中。\ntest_dataset\s+=\s+mnist.MNIST('./data'\s+\u003c;注释\u003e;将 mnist 数据集加载到测试数据集中。\ntrain_loader\s+=\s+DataLoader(train_dat\s+\u003c;注释\u003e;创建训练数据的 DataLoader 对象。\ntest_loader\s+=\s+DataLoader(test_datas\s+\u003c;注释\u003e;创建测试数据的 DataLoader 对象。\nimport\s+matplotlib.pyplot\s+as\s+plt\s+\u003c;注释\u003e;导入 matplotlib.pyplot 库，并将其命名为 plt。\nexamples\s+=\s+enumerate(test_loader)\s+\u003c;注释\u003e;创建一个枚举对象 examples，用于遍历测试数据集。\nbatch_idx, (example_data, example_t\s+\u003c;注释\u003e;获取一个批次的测试数据。\nfig\s+=\s+plt.figure()\s+\u003c;注释\u003e;创建一个图形对象 fig。\nfor\s+i\s+in\s+range(6):\s+\u003c;注释\u003e;循环 6 次。\nplt.subplot(2,3,i+1)\s+\u003c;注释\u003e;创建一个 2x3 的子图，并定位到第 i+1 个子图。\nplt.tight_layout()\s+\u003c;注释\u003e;调整子图的布局。\nplt.imshow(example_data[i][0].n\s+\u003c;注释\u003e;在当前子图中显示 example_data 中的第 i 个图像。\nplt.title("Ground Truth: {}".fo\s+\u003c;注释\u003e;设置当前子图的标题为 "Ground Truth: " 加上其对应的真实标签。\nplt.xticks([])\s+\u003c;注释\u003e;隐藏 x 轴刻度。\nplt.yticks([])\s+\u003c;注释\u003e;隐藏 y 轴刻度。