【Pytorch】加载本地FashionMNIST数据文件

MNIST解决网上下载FashionMNIST数据集较慢的问题

文末包含FashionMNIST数据集资源

最近在学习沐神的深度学习，在Softmax的实现中，需要导入Fashion-MNIST数据集， 并设置数据迭代器的批量大小为256。

代码如下：

import torch
from IPython import display
from d2l import torch as d2l

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

其中d2l.load_data_fashion_mnist要求从d2l包中加载数据集，而这里的数据集默认是亚马逊AWS下载，所以下载速度较慢，如下图：

于是根据终止程序以后的提示找到d2l文件中torch.py文件位置 

提示如下：

打开以后找到第234行(下方代码块第10、12行)。

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
    """Download the Fashion-MNIST dataset and then load it into memory.

    D