MNIST 数据集示例代码：加载数据、预处理和可视化

这段代码的作用是导入所需的库，并设置一些训练模型的参数。然后，它定义了一个数据转换的组合，创建了训练和测试的数据集，并使用DataLoader加载数据。接下来，它使用matplotlib来显示一些样本数据。

代码首先导入了必要的库，包括NumPy、PyTorch、Torchvision、matplotlib等。然后，它设置了训练和测试的一些参数，例如批次大小、学习率、迭代次数等。

接下来，代码定义了一个数据转换的组合，包含了对图像进行预处理的步骤，例如将图像转换为Tensor类型、标准化图像等。

然后，代码使用MNIST数据集创建了训练和测试数据集，并使用DataLoader加载数据，方便在训练过程中进行批次处理。

最后，代码使用matplotlib展示了几个测试数据集中的样本数据，以便直观地了解数据集的格式和内容。