以下是使用Mermaid语法绘制的详细流程图，解释了这段MNIST手写数字识别代码的完整执行流程：

流程详解：

1. 数据预处理阶段：

   • 先定义图像转换规则（归一化+标准化）
   • 自动下载MNIST数据集
   • 创建可分批次加载的数据加载器

2. 模型构建阶段：

   flowchart LR
       C1 -->|继承nn.Module| C2
       C2 -->|784→128→64→10| C3
       C3 -->|激活函数| C4
   

   • 构建三层的全连接网络
   • 每层后接ReLU激活函数
   • 输出层使用Softmax

3. 训练阶段：

   • 前向传播计算预测值
   • 用交叉熵计算损失
   • 反向传播更新参数
   • 循环5个epoch

4. 评估阶段：

   flowchart LR
       E3 -->|10000张测试图| E4
       E4 -->|model(images)| E5
       E5 -->|torch.max| E6
       E6 -->|correct/total| E7
   

   • 禁用梯度计算模式
   • 统计预测正确的数量
   • 计算最终准确率

关键点说明：

• 数据流向：原始图像 → 张量 → 标准化 → 网络各层 → 概率输出
• 训练循环：每次处理64张图片，共重复5轮完整数据集遍历
• 梯度更新：Adam优化器根据损失梯度调整784×128+128×64+64×10=109,386个参数
• 评估机制：比较预测概率最大的类别与实际标签是否一致

这个流程图展示了从数据加载到模型评估的完整机器学习pipeline，每个步骤都包含PyTorch的关键操作。实际执行时，数据会像流水线一样依次通过这些处理阶段。