test_dataset = dsets.MNIST(root = '/ml/pymnist', train = False, transform = None, download = True)

您好！根据您提供的代码，您正在使用 PyTorch 中的 MNIST 数据集进行测试。MNIST 数据集是一个常用的手写数字识别数据集，包含了大量的手写数字图像样本。通过使用 `dsets.MNIST` 类，您可以方便地加载和使用该数据集。

在您的代码中，您指定了以下参数：

- `root`：指定数据集存储的根目录路径。在此示例中，数据集将存储在 `/ml/pymnist` 目录下。
- `train`：指定是否加载训练集。由于您将加载测试集，因此将此参数设置为 `False`。
- `transform`：指定数据集的转换操作。在此示例中，您将数据集原样返回，即不进行任何转换操作，因此将此参数设置为 `None`。
- `download`：指定是否自动下载数据集。由于您是第一次使用 MNIST 数据集，因此将此参数设置为 `True`，以便自动下载数据集。

通过执行这段代码，您可以获取一个包含测试集的 `test_dataset` 对象，可以使用该对象来访问和处理测试集中的样本数据。

相关问题

使用Dataset与Dataloader加载数据 - 首次加载数据使用直接下载的方式，数据存放至./data文件夹

好的，以下是代码实现：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import os

# 定义自定义的MINST数据集
class CustomMNISTDataset(Dataset):
    def __init__(self, train=True, transform=None):
        self.train = train
        self.transform = transform
        if self.train:
            self.data, self.labels = torch.utils.data.Subset(torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), list(range(0, 50000)))
        else:
            self.data, self.labels = torch.utils.data.Subset(torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), list(range(50000, 60000)))

    def __getitem__(self, index):
        img, target = self.data[index], self.labels[index]
        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)
        return img, target

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 定义数据预处理方式
transform = transforms.Compose([
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载训练集和测试集
train_dataset = CustomMNISTDataset(train=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_dataset = CustomMNISTDataset(train=False, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False)

注意：这段代码在第一次运行时会直接下载MINST数据集，存放至./data文件夹下。如果之后再次运行需要手动删除./data文件夹下的所有文件。同时，为了减小训练集大小，代码中只使用前50000个样本作为训练集，后10000个样本作为测试集。如果需要使用完整的训练集，可以将`self.data, self.labels`的赋值语句改为`torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=self.train, download=True, transform=transforms.ToTensor())`。

这段代码为什么出错

你没有导入`torch`包，需要将`import torch`添加到你的代码中。修改后的代码应该是这样的：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

batch_size = 100

train_dataset = dsets.MNIST(root='/m1/pymnist',
                            train=True,
                            transform=None,
                            download=True)

test_dataset = dsets.MNIST(root='/m1/pymnist',
                           train=False,
                           transform=None,
                           download=True)

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=True)

注意，这里的`torch`是必须的，因为在代码中使用了`torch.utils.data.DataLoader`这个类。