torchvision.datasets.CIFAR10参数指定

`torchvision.datasets.CIFAR10` 可以接受以下参数：

- `root`：数据集存储路径。
- `train`：True 表示返回训练集，False 表示返回测试集。
- `transform`：对数据进行转换的函数或者变换操作。
- `target_transform`：对数据标签进行变换的函数。
- `download`：True 表示从互联网下载数据集，如果数据集已经下载，则不需要下载。

例如，如果要在 `./data` 目录下获取 CIFAR10 的训练集数据，可以使用如下代码：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

其中，`ToTensor()` 将 PIL.Image 或 ndarray 转换为 Tensor，`Normalize()` 对数据进行归一化处理。

相关问题

torchvision.datasets.CIFAR10无法使用

引用中提到，torchvision.datasets.CIFAR10是torch.utils.data.Dataset的子类，因此可以传递给torch.utils.data.DataLoader来使用。根据引用中的示例代码，可以看到在使用torchvision.datasets.CIFAR10时，需要指定数据集的根目录、是否训练集、是否下载、以及数据的转换方式。同时还可以指定批量大小、是否随机打乱数据和使用的工作线程数等参数。在引用中也提到，如果要训练集和测试集都使用相同的数据集，并且已经下载了数据集，可以将download参数设置为False来避免重新下载数据。所以如果torchvision.datasets.CIFAR10无法使用，可能是因为没有指定正确的路径、没有下载数据集或者其他参数设置有误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cifar100coarse：使用粗糙标签构建PyTorch CIFAR100](https://download.csdn.net/download/weixin_42140625/15279258)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torchvision.datasets.CIFAR10模块使用讲解](https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/123864690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pyTorch: torchvision.datasets加载CIFAR10报错](https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/122560679)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

torchvision.datasets.CIFAR10怎么下载

你可以使用以下代码下载CIFAR10数据集：

import torchvision

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)

其中，`root`参数指定数据集的存储路径，`train`参数指定是否下载训练集，`download`参数指定是否下载数据集。