Torchvision的数据集使用

在pytorch官网中可以下载许多数据集

这是Torchvision的数据集

Datasets — Torchvision 0.12 documentation

下载CIFAR10数据集，root（存储位置）：存放在./dataset文件夹中，train（是否为训练集），download（是否下载），

train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root-"./dataset",train=False,download=True)

如果下载较慢 ，也可以复制终端的网址，打开浏览器进行下载(推荐迅雷下载)

这里有一个将数据集转换成tensor类型，在transborad中显示出来的代码参考

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset_transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=dataset_transform,download=True)

# print(test_set[0])
#print(test_set.classes)

#img,target=test_set[0]
#print(img)
#print(target)
#print(test_set.classes[target])
#img.show()

#print(test_set[0])

writer = SummaryWriter("p10")
for i in range(10):
    img,target=test_set[i]
    writer.add_image("test_set",img,i)
    writer.close()

这里存放的日志文件夹名为“p10”