train = datasets.FashionMNIST(root="./data", train=True, transform=trans, download=True)

这段代码使用了PyTorch中的FashionMNIST数据集，并定义了一个名为train的数据集对象。具体来说，这个数据集对象被设置为训练模式（train=True）并指定了数据集存储的根目录（root="./data"），以及数据预处理的方式（transform=trans）。最后，如果本地没有数据集文件，则会自动下载数据集（download=True）。

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train_data = datasets.FashionMNIST(root='./', train=True, download=True, transform=data_transform) 里面transform=data_transform是什么意思

`transform=data_transform` 表示对数据进行预处理的操作，`data_transform` 是一个 `transforms` 中的对象，可以通过 `transforms.Compose()` 方法将多个预处理操作组合在一起。预处理操作可以包括图像缩放、旋转、裁剪、归一化等操作，以便更好地适应模型的训练需求。在这个例子中，`data_transform` 可能是对图像进行了缩放、裁剪和归一化等操作。

为以下代码添加注释# Download training data from open datasets. training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) # Download test data from open datasets. test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), )

# 导入 PyTorch 内置的 FashionMNIST 数据集
from torchvision import datasets
# 导入 PyTorch 内置的 Transforms 转换模块
from torchvision.transforms import ToTensor

# 从 open datasets 下载并加载训练数据集
training_data = datasets.FashionMNIST(
root="data", # 数据集存放路径
train=True, # 表示是训练集，因此会从该路径下找到训练数据
download=True, # 如果数据集不存在，就先下载
transform=ToTensor(), # 将数据转换为 Tensor 类型
)

# 从 open datasets 下载并加载测试数据集
test_data = datasets.FashionMNIST(
root="data", # 数据集存放路径
train=False, # 表示是测试集，因此会从该路径下找到测试数据
download=True, # 如果数据集不存在，就先下载
transform=ToTensor(), # 将数据转换为 Tensor 类型
)

#注释解释了代码的作用，参数的含义以及每个参数的用途。