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。

相关问题

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_transform, download=True)

`datasets.MNIST` 是 PyTorch 中的一个内置数据集，用于加载手写数字识别数据集 MNIST。这个数据集包含一系列 28x28 像素的手写数字图片，以及对应的标签，共有 10 个类别，分别表示数字 0 到 9。在这段代码中，通过调用 `datasets.MNIST` 函数，我们可以将 MNIST 数据集下载到本地，并进行数据预处理和加载，生成一个 `train_dataset` 对象，该对象包含了训练集的所有图片和标签。其中，`root` 参数指定数据集存储的根目录，`train` 参数指定是否加载训练集，`transform` 参数指定数据预处理的方法，`download` 参数指定是否从网络上下载数据集。

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这段代码是用于载入 MNIST 数据集，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader，用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量，shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。