本章详细介绍了PyTorch中的torchvision.datasets模块，包括MNIST和COCO数据集的使用。MNIST数据集提供了训练和测试集，支持下载。COCO数据集则需要COCO API，可用于图像识别和处理。数据集主要功能有Transform和Target_transform，分别用于图像和目标的转换。示例代码展示了如何加载和使用这两个数据集。
在本章中，我们将更加专注于torchvision.datasets及其各种类型。PyTorch包括以下数据集加载器：
MNIST
COCO（字幕和检测）
数据集包括以下两种类型的主要功能：
Transform - 一个接受图像并返回标准内容的修改版本的函数。这些可以与transforms组合在一起。
Target_transform - 一个接受目标并对其进行变换的函数。例如，接受字幕字符串并返回世界索引的张量。
MNIST
以下是MNIST数据集的示例代码：
dset.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)
参数如下：
root - 数据集的根目录，其中包含已处理的数据。
train - True表示训练集，False表示测试集。
download - True表示从互联网下载数据集并将其放入根目录。
COCO
这需要安装COCO API。以下示例用于演示使用PyTorch实现的COCO数据集：
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
cap = dset.CocoCaptions(root='图像所在目录', annFile='json注释文件', transform=trans
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