1、在python环境中先导入Pytorch相关的包, 在Conda环境下可使用 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 命令安装Pytorch
3、定义一个名为PytorchMnistModel的网络模型, 输入为28*28维, 输出为10维, 包含fc1和fc2两个全连接层, conv1和conv2两个卷积层
5、range(15)将epoch迭代次数设置为15,.cuda()将数据放到GPU上,training_loss记录训练损失的数值, plt.plot画出损失大小的折线图,display每训练一个batch就将折线图刷新一次
