d2l热狗识别使用花数据集

如果你想要在d2l热狗识别的代码中使用花数据集，可以通过以下步骤实现：

1. 下载花数据集：

你可以从以下链接下载花数据集：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/102flowers.tgz

将下载的数据集解压缩，并将其放置在一个你喜欢的位置。

2. 修改代码：

在d2l热狗识别的代码中，数据集的读取是通过`d2l.load_data_fashion_mnist()`函数实现的。为了使用花数据集，你需要修改这个函数的参数。

首先，在代码中导入`torchvision`模块：

import torchvision

然后，使用`torchvision.datasets.ImageFolder()`函数读取花数据集，代码如下：

data_dir = 'path/to/flower/dataset'
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(
    root=data_dir,
    transform=torchvision.transforms.ToTensor()
)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True,
    num_workers=d2l.get_dataloader_workers()
)

其中，`'path/to/flower/dataset'`为你实际的花数据集文件夹路径，`batch_size`为你设定的批量大小。

你可以使用类似的代码读取测试数据集。

注意，花数据集中的每个样本都是一个图像文件，因此你需要使用`torchvision.transforms.ToTensor()`函数将图像转换为张量。

完成这些步骤后，你就可以使用d2l热狗识别的代码来训练和测试花数据集了。