root=‘./data’

`root='./data'` 是将数据集下载到当前工作目录下的 `data` 目录中，如果该目录不存在，则会自动创建该目录。在加载数据集时，可以使用 `root` 参数指定数据集的存储路径，例如：

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='../datasets/mnist', train=True,
                                      download=True, transform=transform)

这里的 `root` 参数值是 `../datasets/mnist`，即将数据集下载到上一级目录中的 `datasets/mnist` 目录下。需要注意的是，如果指定的目录不存在，则需要手动创建该目录。

相关问题

class MUSIC_Dataset(object): def __init__(self, data_root, data_list_file, opt): # self.root = root # root = '/mnt/scratch/hudi/MUSIC/solo' self.opt = opt self.audio_root = os.path.join(data_root, 'audio_frame') self.video_root = os.path.join(data_root, 'video_frame')

这段代码是一个名为MUSIC_Dataset的class的初始化函数（__init__），它有三个参数：data_root、data_list_file和opt。其中，data_root和data_list_file分别指定了音频和视频帧的根目录路径，而opt是一个参数对象，用于存储其他相关参数。

在初始化函数中，self.audio_root变量和self.video_root变量分别表示音频和视频帧的根目录路径。这些变量是通过os.path.join方法将data_root和字符串'audio_frame'或'video_frame'连接而成的。最终，MUSIC_Dataset对象可以通过这两个变量来获取音频和视频帧的路径。

data_root = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../..")) # get data root path image_path = data_root + "/算法/Resnet/data_set/" # data set path 这里需要改，在这个路径里找train

这段代码定义了数据集的根目录路径和图片数据路径。其中，os.getcwd()用于获取当前工作目录的路径，os.path.abspath()用于获取该路径的绝对路径。通过os.path.join()函数将上层目录路径与"data_set/"拼接在一起，组成完整的数据集路径。

在这个完整的数据集路径下，可以找到训练集(train)和测试集(test)两个文件夹。如果需要找到训练集数据的路径，需要将image_path与"train/"拼接在一起，即image_path + "train/"。