MNIST(root='./data', train=True,download=True, transform=transform)

这是一个 PyTorch 中用于加载 MNIST 数据集的代码片段。其中，'root' 参数指定数据集存放的路径，'train' 参数表示是否加载训练集，'download' 参数表示是否从网络上下载数据集，'transform' 参数用于指定对数据集进行的预处理操作。具体来说，这段代码会将 MNIST 数据集下载到 './data' 目录下，然后将训练集加载进来，并对每个样本进行 transform 操作。

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train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_transform, download=True)

`datasets.MNIST` 是 PyTorch 中的一个内置数据集，用于加载手写数字识别数据集 MNIST。这个数据集包含一系列 28x28 像素的手写数字图片，以及对应的标签，共有 10 个类别，分别表示数字 0 到 9。在这段代码中，通过调用 `datasets.MNIST` 函数，我们可以将 MNIST 数据集下载到本地，并进行数据预处理和加载，生成一个 `train_dataset` 对象，该对象包含了训练集的所有图片和标签。其中，`root` 参数指定数据集存储的根目录，`train` 参数指定是否加载训练集，`transform` 参数指定数据预处理的方法，`download` 参数指定是否从网络上下载数据集。

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这段代码是用于载入 MNIST 数据集，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader，用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量，shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。