def main(): batchsz = 128 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True) x, label = iter(cifar_train).next() print('x:', x.shape, 'label:', label.shape) ———————————————— 逐行解释

这段代码是一个用于加载和预处理CIFAR10数据集的示例代码，并打印出一个batch的输入x和对应的标签label。以下是对代码逐行的解释：

1. `batchsz = 128`
设置批量大小为128，即每次训练和测试时处理的样本数量。

3-11. 加载训练集数据：
- `datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([...]))` 创建一个CIFAR10数据集对象，指定数据集存储路径为'cifar'，训练集为True。
- `transforms.Resize((32, 32))` 将图像大小重新调整为32x32像素。
- `transforms.ToTensor()` 将图像转换为Tensor对象，以便在PyTorch中进行处理。
- `transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])` 对图像进行归一化处理，使其均值为0.485、0.456、0.406，标准差为0.229、0.224、0.225。
- `download=True` 如果数据集不存在，则下载CIFAR10数据集。
- `DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True)` 创建一个数据加载器，用于批量加载和处理训练集数据。

13-21. 加载测试集数据：
- `datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([...]))` 创建一个CIFAR10数据集对象，指定数据集存储路径为'cifar'，训练集为False。
- `transforms.Resize((32, 32))` 将图像大小重新调整为32x32像素。
- `transforms.ToTensor()` 将图像转换为Tensor对象，以便在PyTorch中进行处理。
- `transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])` 对图像进行归一化处理，使其均值为0.485、0.456、0.406，标准差为0.229、0.224、0.225。
- `download=True` 如果数据集不存在，则下载CIFAR10数据集。
- `DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True)` 创建一个数据加载器，用于批量加载和处理测试集数据。

23. `x, label = iter(cifar_train).next()`
通过iter函数将cifar_train转换为迭代器，并调用next方法获取一个batch的训练数据。x表示输入的图像数据，label表示对应的标签。

24. `print('x:', x.shape, 'label:', label.shape)`
打印出输入x和标签label的形状信息。

这段代码的主要目的是加载CIFAR10数据集并进行预处理，以便用于模型的训练和测试。同时，通过打印出一个batch的输入和标签信息，可以验证数据加载和预处理是否正确。