torchvision中数据集的使用

中心内容：torchvision中数据集的使用以及如何将数据集与transforms结合使用

代码实战：

import torchvision
from torchvision import transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 将照片从PIL类型转化为tensor类型方法
tensor_trans = transforms.ToTensor()
# 标准化照片
nor_trans = transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[1,1,1])
# 设置照片的尺寸
size_trans = transforms.Resize([1000,1000])
# 将所有功能放入compose函数中形成一个流水线
transforms_trans = transforms.Compose([size_trans,tensor_trans,nor_trans])

# 训练torchvision自带的数据集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./dataset2",train = True,transform = transforms_trans,download = True)
# root: 数据集存储的位置
# train: 设置为Tru，则为训练数据集，如果设置为False，则为测试训练集
# transforms：设置照片的转化格式，将数据集中的每张照片都按照此格式转化
# download：设置为True时，如果目录中没有此数据集，则会从网上自动下载此数据集，如果为False，则不会自动下载

# 测试数据集，此时train参数为False
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./dat