pytorch中cifar10如何导入

可以使用以下代码进行CIFAR-10数据集的导入：

import torch
import torchvision
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 = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

其中，`transform`变量包含了对图像进行预处理的操作，包括将图片转为tensor，并进行标准化。`trainset`和`testset`分别是训练集和测试集，`trainloader`和`testloader`分别是训练集和测试集的dataloader。最后的`classes`变量包含了数据集中各个类别的名称。