pytorch datasets.CIFAR10保存在当前路径

如果你使用的是 Jupyter Notebook 或者 Colab，可以使用以下代码进行下载和解压：

import torchvision
from torchvision import datasets

# 下载CIFAR10
trainset = datasets.CIFAR10(root='./', train=True, download=True)
testset = datasets.CIFAR10(root='./', train=False, download=True)

如果你使用的是命令行或者 Python 脚本，可以使用以下代码进行下载和解压：

import torchvision
from torchvision import datasets

# 下载CIFAR10
trainset = datasets.CIFAR10(root='./', train=True, download=True)
testset = datasets.CIFAR10(root='./', train=False, download=True)

下载完成后，CIFAR10 数据集会被保存在当前路径下。你可以使用 `trainset` 和 `testset` 访问训练集和测试集的数据。

相关问题

datasets.CIFAR10

`datasets.CIFAR10`是PyTorch中`torchvision.datasets`模块下的一个类，用于加载CIFAR10数据集。CIFAR10是一个常用的计算机视觉数据集，包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像，每个类别有6000个图像。该数据集被广泛用于图像分类和目标识别任务。

以下是使用`datasets.CIFAR10`加载CIFAR10数据集的示例代码：

import torchvision.datasets as datasets

# 加载CIFAR10数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)

# 获取数据集的大小
train_size = len(train_dataset)
test_size = len(test_dataset)

# 获取数据集的类别标签
classes = train_dataset.classes

# 打印数据集信息
print("训练集大小:", train_size)
print("测试集大小:", test_size)
print("类别标签:", classes)

这段代码首先导入了`torchvision.datasets`模块，并使用`datasets.CIFAR10`类分别加载了训练集和测试集。`root`参数指定了数据集的存储路径，`train`参数指定了是否加载训练集，`download`参数指定了是否自动下载数据集（如果数据集不存在的话）。

然后，代码通过`len()`函数获取了训练集和测试集的大小，并使用`classes`属性获取了数据集的类别标签。最后，代码打印了数据集的信息，包括训练集大小、测试集大小和类别标签。

torchvision.datasets.CIFAR10无法使用

引用中提到，torchvision.datasets.CIFAR10是torch.utils.data.Dataset的子类，因此可以传递给torch.utils.data.DataLoader来使用。根据引用中的示例代码，可以看到在使用torchvision.datasets.CIFAR10时，需要指定数据集的根目录、是否训练集、是否下载、以及数据的转换方式。同时还可以指定批量大小、是否随机打乱数据和使用的工作线程数等参数。在引用中也提到，如果要训练集和测试集都使用相同的数据集，并且已经下载了数据集，可以将download参数设置为False来避免重新下载数据。所以如果torchvision.datasets.CIFAR10无法使用，可能是因为没有指定正确的路径、没有下载数据集或者其他参数设置有误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cifar100coarse：使用粗糙标签构建PyTorch CIFAR100](https://download.csdn.net/download/weixin_42140625/15279258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torchvision.datasets.CIFAR10模块使用讲解](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/123864690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pyTorch: torchvision.datasets加载CIFAR10报错](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/122560679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]