pytorch 十张图片

您可以使用以下代码加载并显示十张图片：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载MNIST数据集
dataset = datasets.MNIST('path_to_data', train=False, download=True, transform=transform)

# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)

# 显示十张图片
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4))
for i, (images, labels) in enumerate(dataloader):
    row = i // 5
    col = i % 5
    axs[row, col].imshow(images[0].squeeze(), cmap='gray')
    axs[row, col].set_title(f"Label: {labels[0].item()}")
    axs[row, col].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

此代码将加载MNIST数据集中的十张图像，并显示它们。请确保将`path_to_data`替换为您存储MNIST数据集的路径。