怎么从pytorch官方下载的MINIST手写数据集

在PyTorch中，你可以通过`torchvision`库来方便地加载MNIST手写数字数据集。首先，你需要安装`torchvision`，如果还没有安装，可以使用pip命令：

pip install torchvision

然后，你可以按照以下步骤从官方下载并加载MNIST数据集：

1. 导入必要的模块：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

2. 定义数据预处理转换：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),   # 将图像数据转化为张量
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 归一化到0-1范围
])

3. 加载MNIST数据集：

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', # 数据保存路径，默认是当前工作目录下的"data"文件夹
                              train=True,       # True表示训练集，False表示测试集
                              download=True,     # 如果数据不存在会自动下载
                              transform=transform)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
                             train=False,
                             download=True,
                             transform=transform)

这里`download=True`会在第一次运行时自动下载数据集。`root='./data'`指定了数据集存放的位置。

4. 对数据集进行迭代：

# 训练集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) 

# 测试集
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

现在，`train_loader`和`test_loader`分别包含了训练集和测试集的数据。