train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, transform=data_tf, download=True)返回值支持的函数

train_dataset 返回的是一个 PyTorch 的数据集对象，支持以下常用函数：

1. `len(train_dataset)`: 返回数据集的大小，即样本数量。
2. `train_dataset[i]`: 返回第 i 个样本，其中 i 为样本的索引。
3. `train_dataset.targets`: 返回数据集中所有样本的标签。
4. `train_dataset.data`: 返回数据集中所有样本的原始图像，以 tensor 形式存储。
5. `train_dataset.transform`: 返回数据预处理所使用的 transform 对象。
6. `train_dataset.classes`: 返回数据集中所有类别的名称。
7. `train_dataset.class_to_idx`: 返回一个字典，将类别名映射为类别索引。
8. `train_dataset.download()`: 下载数据集（如果数据集尚未下载）。

请注意，这些函数适用于 PyTorch 中的其他数据集对象，而不仅仅是 MNIST 数据集。