pytorch datasets.MNIST

`torchvision.datasets.MNIST`是PyTorch库中的一个常用数据集，专门用于手写数字识别任务。它包含了训练集和测试集，每个样本都是一个28x28像素灰度图像，代表0到9十个数字中的一个，同时还有一个对应的标签。MNIST数据集非常经典，常被用作深度学习入门项目的第一个例子，因为它简单且计算量适中。

在这个数据集中，每张图片都被预处理成了Tensor，并且已经归一化到了[0, 1]范围。`torchvision.datasets.MNIST`提供了加载数据的方法，可以直接通过`train_data`, `test_data`, `train_labels`, `test_labels`属性获取训练集和测试集的数据和标签。例如：

import torchvision.datasets as dsets
mnist_dataset = dsets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
images, labels = mnist_dataset.train_data, mnist_dataset.train_labels