torchvision.datasets.CIFAR10模块详细内容

torchvision.datasets.CIFAR10是PyTorch中的一个模块，用于加载CIFAR10数据集。CIFAR10是一个包含10个类别、每个类别有6000张32x32像素的彩色图片的数据集。数据集被分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次包含10000张图片。

该模块提供了CIFAR10类，它是torch.utils.data.Dataset类的子类，用于加载数据集。CIFAR10类有以下参数：

- root：数据集目录的根目录。
- train：True表示加载训练集，False表示加载测试集。
- transform：用于数据增强的变换函数。
- target_transform：用于目标变换的函数。
- download：True表示如果数据集不存在则下载数据集。

CIFAR10类可以使用以下方法：

- __getitem__(index)：返回给定索引处的图像和标签。
- __len__()：返回数据集的长度。

CIFAR10模块还提供了一个函数get_cifar10()，它返回一个元组，其中包含训练集和测试集的CIFAR10实例。例如：

from torchvision.datasets import CIFAR10, get_cifar10

# 加载训练集
train_set = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)

# 加载测试集
test_set = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)

# 获取训练集和测试集
train_set, test_set = get_cifar10(root='./data', download=True)