pytorch换数据集加载模型

如果你要在 PyTorch 中切换数据集加载模型，你需要修改数据加载器的代码以适应新的数据集。具体来说，你需要更新数据集的路径、图像大小、批量大小等参数。同时，你还需要确保数据集的格式与你的模型训练代码中的预期格式相同。

以下是一个简单的代码示例，以 MNIST 数据集为例：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据集路径
train_dataset_path = '/path/to/new/train/dataset'
test_dataset_path = '/path/to/new/test/dataset'

# 定义图像转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root=train_dataset_path, train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root=test_dataset_path, train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

在这个示例中，我们首先定义了新数据集的路径，然后使用 PyTorch 的内置 MNIST 数据集函数来加载数据。我们还定义了图像转换，以确保每个图像都具有相同的大小和格式。最后，我们使用 PyTorch 的 DataLoader 类来创建训练集和测试集的加载器，以便我们可以在模型训练代码中使用它们。