libtorch加载mnist数据集

你可以使用 `torchvision` 库来加载 MNIST 数据集并使用 `libtorch` 进行处理。以下是一个示例代码：

#include <torch/torch.h>
#include <torchvision/datasets/mnist.h>

int main() {
    // 设置数据集路径
    std::string data_root = "./data";
    
    // 加载 MNIST 训练集
    auto train_dataset = torch::data::datasets::MNIST(data_root)
                            .map(torch::data::transforms::Normalize<>(0.5, 0.5))
                            .map(torch::data::transforms::Stack<>());
    auto train_loader = torch::data::make_data_loader(std::move(train_dataset));

    // 加载 MNIST 测试集
    auto test_dataset = torch::data::datasets::MNIST(data_root, torch::data::datasets::MNIST::Mode::kTest)
                            .map(torch::data::transforms::Normalize<>(0.5, 0.5))
                            .map(torch::data::transforms::Stack<>());
    auto test_loader = torch::data::make_data_loader(std::move(test_dataset));

    // 遍历训练集
    for (auto& batch : *train_loader) {
        auto data = batch.data;
        auto targets = batch.target;
        
        // 在这里处理训练数据...
    }

    // 遍历测试集
    for (auto& batch : *test_loader) {
        auto data = batch.data;
        auto targets = batch.target;

        // 在这里处理测试数据...
    }
    
    return 0;
}

在这个示例中，我们首先设置了数据集的路径，然后使用 `torch::data::datasets::MNIST` 类来加载 MNIST 数据集。我们可以通过 `map` 函数来应用变换，例如标准化和堆叠。然后，我们使用 `make_data_loader` 函数创建数据加载器，以便在训练和测试期间迭代数据。

请确保已经正确安装了 `libtorch` 和 `torchvision`，并将数据集路径设置为正确的路径。