#加载内置数据集 train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data',train=True,transform=transforms)

在 PyTorch 的 torchvision 库中，`torchvision.datasets.MNIST` 是一个内置的数据集，用于处理经典的手写数字识别任务 - MNIST 数据集。当你通过以下代码加载 `train_ds`：

train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=transforms)

这做了以下几个事情：

1. **路径指定**：`'data'` 参数指定了存储MNIST数据集文件的位置，默认在系统当前目录下查找。如果 'data' 目录不存在，你需要先下载或者手动复制MNIST数据集到该位置。

2. **选择数据类型**：`train=True` 表示我们正在加载训练集，MNIST有训练集和测试集两部分，分别用于模型的学习和验证。

3. **数据预处理**：`transform=transforms` 是一个预处理步骤，这里`transforms`是一个由其他变换函数组成的列表，如 `ToTensor()` 和 `Compose()` 等，用于对原始图像数据进行处理，比如标准化、缩放等。在这个例子中，`transforms` 被设置为了 `None`，表示使用默认的MNIST数据集预处理方式。

加载完成后，`train_ds` 就是一个 `Dataset` 类型的对象，包含了训练集中每个样本（图像及其对应的标签）的一系列属性，可以用于创建数据加载器（Dataloader）进行迭代训练。