(train_x, train_y), (test_x, test_y) = datasets.cifar10.load_data(name 'datasets' is not defined

`load_data()` 函数通常是在处理像 CIFAR-10 这样的计算机视觉数据集时使用的，它属于 PyTorch 的 torchvision 库的一部分。在这个上下文中，`(train_x, train_y)` 和 `(test_x, test_y)` 是数据加载后的两个元组，其中：

- `train_x` 和 `test_x` 分别代表训练集和测试集的图像数据，通常是 NumPy 数组，每张图片都被预处理成适合模型输入的格式（例如 RGB 图像，尺寸和通道数一致）。
- `train_y` 和 `test_y` 则是对应的标签数组，存储了每个图像对应的实际类别，通常也是整数形式。

使用 `cifar10.load_data()` 时，你需要先导入 `torchvision.datasets.CIFAR10` 类并指定一些选项，如数据加载路径、是否转换为小批量等。例如：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 获取数据和标签
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = train_dataset.data, train_dataset.targets, test_dataset.data, test_dataset.targets