从mnist数据集中获取数据

获取MNIST数据集的一种方式是使用PyTorch提供的`torchvision`模块，可以通过以下代码来获取MNIST数据集：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义图像预处理方式，将图像转换为Tensor并进行标准化
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

其中，`transform`变量定义了对图像进行的预处理方式，将图像转换为Tensor并进行标准化。`trainset`和`testset`分别是训练集和测试集，通过`torchvision.datasets.MNIST`函数从互联网下载数据集并进行预处理。`trainloader`和`testloader`则是训练集和测试集的数据加载器，用于批量读取数据。