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#1 jiazai biyao de ku

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

import torch.optim as optim

from torchvision import datasets,transforms

#dingyi chaocanshu

BATCH_SIZE=16

DEVICE=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

EPOCHS=10

#goujian pipline

pipline=transforms.Compose([

    transforms.ToTensor(),

    transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))

])

#4 xiazai jiazai shuju

from torch.utils.data import DataLoader

train_set= not datasets.MNIST("data",train=True,download=True,transform=pipline)

test_set=datasets.MINST("data",train=False,download=True,transform=pipline)

train_load=DataLoader(train_set,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

test_loader=DataLoader(test_set,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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