训练手写数字模型时出了点问题，求解

问题遇到的现象和发生背景

在训练手写数字识别模型时，说我调用的方法中传入参数不对，python基础不是太好，看不出来哪里不对，求指点。

运行结果及报错内容

怀疑是调用 MNIST 数据集时，transform 参数里面的 Normalize 变换层没设置好，其中的 std 值被当作 0，造成除零问题。建议检查 MNIST 加载的选项，例如：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
  datasets.MNIST('../mnist_data', 
    download=True, 
    train=True,
    transform=transforms.Compose([
      transforms.ToTensor(), # first, convert image to PyTorch tensor
      transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # normalize inputs
    ])), 
    batch_size=10, 
    shuffle=True
)

你把for index,(data,label) in __:这里的元组改下试试