我的文件已经在这个路径下了D:\wjd\simclr_c10，不需要下载了，我需要怎么改啊

如果你已经下载了 CIFAR-10 数据集并将其存储在本地，你可以将 base_folder 变量的值更改为你存储数据集的文件夹路径，例如：

class simclr_c10(Dataset):
    base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10'
    filename = "cifar-10-python.tar.gz"
    tgz_md5 = 'c58f30108f718f92721af3b95e74349a'
    train_list = [
        ['data_batch_1', 'c99cafc152244af753f735de768cd75f'],
        ['data_batch_2', 'd4bba439e000b95fd0a9bffe97cbabec'],
        ['data_batch_3', '54ebc095f3ab1f0389bbae665268c751'],
        ['data_batch_4', '634d18415352ddfa80567beed471001a'],
        ['data_batch_5', '482c414d41f54cd18b22e5b47cb7c3cb'],
    ]

然后你就可以使用这个 simclr_c10 类加载本地存储的 CIFAR-10 数据集了。

相关问题

class MyPath(object): @staticmethod def db_root_dir(database='wjd/simclr_c10/'): db_names = {'simclr_c10'} assert (database in db_names) if database == 'simclr_c10': return 'D:/wjd/simclr_c10/' else: raise NotImplementedError,class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10"

这段代码中出现了两个问题：

1. 在 `MyPath` 类中，`db_root_dir` 方法的 `database` 默认值不应该包含 `wjd/`，因为这个默认值是一个路径，而不是一个数据集名称。应该将默认值修改为 `'simclr_c10'`。

2. 在 `simclr_c10` 类中，缺少一个类定义结束的语句。

因此，您需要将代码修改为以下形式：

from torch.utils.data import Dataset

class MyPath(object):
    @staticmethod
    def db_root_dir(database='simclr_c10'):
        db_names = {'simclr_c10'}
        assert (database in db_names)
        if database == 'simclr_c10':
            return 'D:/wjd/simclr_c10/'
        else:
            raise NotImplementedError

class simclr_c10(Dataset):
    base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10'
    filename = "simclr_c10"
    
    # Your code here
    

在这里，我们从 `torch.utils.data` 中导入 `Dataset` 类，并将其用于定义 `simclr_c10` 数据集类。同时，我们修改了 `MyPath` 类中的默认值，使其更加合理。

class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10"，这段代码提示我有错误

这个错误可能是因为您没有导入 `Dataset` 类，或者您需要从 `torch.utils.data` 中导入 `Dataset` 类。您可以尝试将代码修改为以下形式：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class simclr_c10(Dataset):
    def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None):
        self.root = root
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.filename = "simclr_c10"
        self.base_folder = self.root

    def __getitem__(self, index):
        # TODO: 实现获取数据集中第 index 个样本的代码
        pass

    def __len__(self):
        # TODO: 实现返回数据集大小的代码
        pass

这里，我们从 `torch.utils.data` 中导入了 `Dataset` 类，并将 `simclr_c10` 类的构造函数添加了必要的参数。另外，我们将 `base_folder` 和 `filename` 属性的值设置为构造函数中传入的 `root` 和 `"simclr_c10"`。这样，您就可以在创建 `simclr_c10` 数据集对象时，将您的数据集路径作为参数传入，并正确地访问 `base_folder` 和 `filename` 属性了。