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Pytorch框架学习记录4——数据集的使用（torchvision.dataset） 1. 数据集 【Pytorch学习笔记|Pytorch框架学习记录4——数据集的使用（torchvision.dataset）】在pytorch官网中我们可以看到pytorch自身所配有的数据集的情况，以及该数据集的类型、使用方法等。在这里，我们选择数据集较小的CIFAR10作为我们的示例数据集。
该数据集的调用和使用使用代码如下：

torchvision.datasets.CIFAR10(root: str, train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

参数说明：

root ( string ) – 数据集的根目录， cifar-10-batches-py如果下载设置为 True，则该目录存在或将保存到该目录。
train ( bool , optional ) – 如果为真，则从训练集创建数据集，否则从测试集创建。
transform ( callable , optional ) – 一个函数/转换，它接受 PIL 图像并返回转换后的版本。例如，transforms.RandomCrop
target_transform ( callable , optional ) – 接收目标并对其进行转换的函数/转换。
download ( bool , optional ) – 如果为 true，则从 Internet 下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已经下载，则不会再次下载。

2. 使用实例下载CIFAR10数据集后，将其类型转换为tensor类型，并在tensorboard中进行展示。

import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision.transforms import transformsdataset_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=True, transform=dataset_transform, download=True) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, transform=dataset_transform, download=True)writer = SummaryWriter('logs')for i in range(10): img, label = train_set[i] writer.add_image('train10', img, i)writer.close()

此外，还可以直接通过链接使用浏览器下载，下载完毕后，在当前目录下也命名一个dataset文件夹并放入，上述代码不做任何改变，会自动将手动下载的数据集进行解压和修正。