pytorch离线导入mnist数据集

PyTorch 中可以使用 `torchvision` 库来离线导入 MNIST 数据集。MNIST 是一个手写数字识别的经典数据集，它包含了训练集和测试集，每张图片都是 28x28 灰度图像，标签为0到9的数字。

以下是导入 MNIST 数据集的基本步骤：

1. 首先，确保已经安装了 PyTorch 和 torchvision 库，如果没有，可以通过 pip 安装：

pip install torch torchvision

2. 导入所需的库：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

3. 设置数据加载器的选项，包括图像大小、是否归一化等，并指定数据集下载的位置（如果不存在的话）：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换成 PyTorch tensor
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 归一化，平均值和标准差通常设为 0.5 和 0.5
])

# 如果是本地加载，设置成False
train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

这里 `root='./data'` 表示数据将存储在当前目录下的 'data' 文件夹下。

4. 加载数据：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)  # 创建训练数据加载器
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)  # 创建测试数据加载器

现在你有了训练集和测试集的数据加载器，可以直接用于模型训练和评估。