描述这段代码 #准备数据集 def dataset(): #下载并加载数据集 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) #均值（R,G,B），标准差（R,G,B） ]) #归一化数据集，[-1,1] #判断是否已存在数据，来决定是否下载数据 if os.path.exists('./data/cifar-10-batches-py'): trainset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=False, transform=transform) testset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=False, download=False, transform=transform) else: trainset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # trainloader = torch.utils.data.DataLoader( trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) print('训练集样本',len(trainloader)*batch_size) #加载测试集 testloader = torch.utils.data.DataLoader( testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) print('测试集样本', len(testloader)*batch_size) #定义目标类别 classes = ('deer', 'plane', 'car', 'bird', 'cat', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') return trainloader, testloader, classes #可视化输出图像，若有GPU， def imshow(img): img = img/2+0.5 if torch.cuda.is_available(): npimg = img.cpu().numpy() else: npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) if os.path.exists('./img'): pass else: os.mkdir('./img') plt.savefig('./img/demo.jpg') plt.show()

这段代码是准备 CIFAR-10 数据集并进行可视化输出图像。首先，使用 torchvision 库中的 CIFAR10 数据集下载并加载数据。如果本地已经存在数据集，则不需要下载，否则需要下载。然后，对数据进行归一化处理，即将每个像素值都缩放到 [-1,1] 的范围内。接着，定义了目标类别，即 CIFAR-10 中包含的 10 种物体类别。最后，定义了一个 imshow 函数，用于可视化输出图像，并将图像保存在本地的 img 文件夹中。如果有 GPU 可用，则将数据移回 CPU 上进行可视化输出。