torchvision.dataset的下载路径

您可以在PyPI上下载torchvision.dataset，也可以通过以下方式直接从源代码下载：

https://github.com/pytorch/vision/archive/master.zip

也可以使用命令行工具下载，命令为：

pip install torchvision

此命令会自动下载并安装torchvision.dataset。

相关问题

torchvision.dataset celeba下载报错

### 解决 `torchvision.datasets.CelebA` 下载时遇到的错误

当尝试使用 `torchvision.datasets.CelebA` 进行数据集下载时，可能会遇到各种网络或配置相关的问题。以下是几种常见的错误及其对应的解决方案。

#### 1. 网络连接问题
如果由于网络原因无法访问 Google Drive 或其他托管位置，则可以考虑手动下载 CelebA 数据集并将其放置到指定路径下：

import os
from torchvision import datasets, transforms

root_dir = './data'
os.makedirs(root_dir, exist_ok=True)

transform = transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(128),
    transforms.ToTensor(),
])

dataset = datasets.CelebA(
    root=root_dir,
    split='train',
    download=False,  # 手动下载后设为 False
    transform=transform
)

对于手动下载的数据文件，需解压并将它们放在如下结构中的相应目录内[^1]：

./data/celeba/
├── img_align_celeba/
│   └── *.jpg
└── list_attr_celeba.txt

#### 2. 权限不足
有时会因为权限不够而无法创建目标文件夹或写入文件。确保有足够的读写权限来操作所选存储位置，并且 Python 脚本具有执行这些操作所需的适当权限。

#### 3. 版本兼容性
确认使用的 PyTorch 和 TorchVision 的版本是最新稳定版或者是已知能正常工作的组合。例如，在某些情况下，特定版本之间的不一致可能导致意外行为。建议按照官方文档推荐的方式安装依赖项[^2]。

#### 4. 使用代理服务器
如果你处于受限制的网络环境中（比如公司内部网），可能需要通过 HTTP(S) 代理才能成功获取远程资源。可以通过环境变量设置代理地址：

export http_proxy=http://your.proxy.server:port
export https_proxy=https://your.proxy.server:port

之后再试一次数据集的自动下载过程。

torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())

您好！您的问题是关于 torchvision.datasets.CIFAR10 函数的用法。这个函数是用来加载 CIFAR-10 数据集的。

下面是对函数参数的解释：
- 第一个参数是数据集的存储路径。"./dataset" 表示数据集将被保存在当前目录下的一个名为 "dataset" 的文件夹中。
- train 参数用于指定加载训练集还是测试集。当 train=True 时，加载训练集；当 train=False 时，加载测试集。
- transform 参数用于指定对数据集进行的变换操作。在这个例子中，使用了 torchvision.transforms.ToTensor() 函数将数据转换为张量形式。

希望能够帮到您！如果您有更多问题，请继续提问。