1.数据集：

• 自定义数据集
• transforms中的类

如何将数据集和transforms结合在一起？
以CIFAR10为列

2.CIFAR10数据集的下载与导入

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

如果下载比较慢，可以把下载链接放到迅雷中进行下载。后创建dataset文件夹，将下载的数据集放入，即可运行。

导入的datasets和之前讲解的Dataset类是很相似的，实现了__getitem__()方法和__len__()方法。

3.将CIFAR10数据集的图片转换成tensor类型

import torchvision
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)

如果tensorboard的step不全可能是因为没加writer.close()

4.torchvision中的其他数据集

按住Ctrl键再点击可以查看源代码，找到url链接之后可以使用迅雷下载。