torchvision.datasets.MNIST中设置多线程下载的参数

`torchvision.datasets.MNIST` 提供的是一个预加载的数据集，用于处理MNIST手写数字数据。默认情况下，它并不会自动并行下载数据，因为这个过程通常不需要用户干预，且可能涉及到网络并发限制。

然而，如果你想要自定义数据下载的行为，并利用多线程加速下载过程，可以考虑使用 `torch.utils.data.Dataset` 的 `__getitem__` 和 `__len__` 方法，以及第三方库如 `concurrent.futures` 来管理下载任务。尽管 `MNIST` 自身并没有直接提供这样的选项，但在处理类似大规模或者分布式数据集时，你可以在外部对下载函数进行异步处理。

注意，为了实现这个功能，你需要创建一个自定义的数据加载器，并在其中启动一个线程池来下载数据。这通常不是`MNIST`数据集本身的一部分，而是属于数据预处理阶段的高级操作。

如果你确实需要这样做，你可以参考以下伪代码示例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建一个线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    def download_data(url):
        # 实现你的下载函数，这里假设只是简单的HTTP请求
        return executor.submit(download, url)

    # 在获取数据时异步执行下载
    dataset = MyCustomDataset(executor.map(download_data, MNIST_URLS))

# 然后按照常规方式迭代dataset
for data, _ in dataset:
    process_data(data)

在这里，`MyCustomDataset` 是你自定义的包含下载功能的子类，而 `MNIST_URLS` 是包含数据源URL的列表。