您好！要减少PyTorch中MNIST分类的误差，可以考虑以下几个方面的优化：
数据增强：通过对训练数据进行随机变换，如旋转、平移、缩放等，可以增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。
调整模型结构：可以尝试增加或减少卷积层、全连接层的数量，或者调整卷积核的大小和数量，以找到最优的模型结构。
调整超参数：可以尝试调整学习率、批量大小、正则化参数等超参数，以找到最优的超参数组合。
使用预训练模型：可以使用在大型数据集上预训练的模型，如ImageNet上的模型，对MNIST数据进行微调，以提高模型的泛化能力。
集成学习：可以使用多个模型的预测结果进行集成，以提高模型的准确率。
希望这些建议能够对您有所帮助！
