「学习笔记」torchvision.datasets.MNIST 参数解读/中文使用手册

最新推荐文章于 2025-06-07 13:35:56 发布
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分类专栏： Note 文章标签： python 机器学习 pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/105202039
本文详细解析了PyTorch中MNIST数据集的加载方式，包括数据集路径设置、训练与测试模式切换、数据下载及transform应用等关键步骤，为深度学习模型训练提供数据准备指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DataLoader使用手册/参数解读：[ PyTorch ] torch.utils.data.DataLoader 中文使用手册

官方手册如下：
在这里插入图片描述

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)
  • 根（字符串）–存在MNIST/processed/training.pt和MNIST/processed/test.pt的数据集的根目录。

就是MNIST所在的文件夹

  • train（bool，可选）–如果为True，则从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建数据集。

train/test模式切换

  • 下载（bool，可选）–如果为true，则从internet下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已下载，则不会再次下载。

下载数据集，如果碰上问题可以参考我下面的链接。
PyTorch中MNIST数据集（附datasets.MNIST离线包）下载慢/安装慢的解决方案

  • transform（可调用，可选）–接受PIL图像并返回已转换版本的函数/转换。E、 g，变换。随机裁剪

transform很重要
请参考torchvision.transforms 参数解读/中文使用手册

  • target_transform（可调用，可选）–接受目标并对其进行转换的函数/转换。
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