pytorch数据集

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
#torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=2)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)testloader= torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=4,shuffle=False,num_workers=2)classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat','deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef imshow(img):img = img/2+0.5npimg = img.numpy()plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0)))plt.show()
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()imshow(torchvision.utils.make_grid(images))print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

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