dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()

`dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()`是一个用于定义数据集转换的函数。它可以将多个数据集转换操作组合在一起，以便在加载数据集时应用这些转换操作。

以下是一个示例，展示如何使用`torchvision.transforms.Compose()`来定义数据集转换：

import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据集转换操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(400),
    transforms.ToTensor()
])

# 在加载数据集时应用转换操作
dataset_transform = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root='./data',
    train=True,
    transform=transform,
    download=True
)

在上述示例中，`transforms.RandomCrop(400)`表示对图像进行随机裁剪，将其大小调整为400x400像素。`transforms.ToTensor()`表示将图像转换为张量格式。