如何定义一份空数据集，数据类型与FashionMNIST一致

可以使用以下代码来定义一份空数据集，其数据类型与FashionMNIST一致：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

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

# Create empty datasets
train_set = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_set = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# Replace data with empty tensors
train_set.data = torch.empty((0, 28, 28), dtype=torch.float32)
test_set.data = torch.empty((0, 28, 28), dtype=torch.float32)

# Replace targets with empty tensors
train_set.targets = torch.empty((0,), dtype=torch.int64)
test_set.targets = torch.empty((0,), dtype=torch.int64)

这份代码会创建两个空数据集，一个用于训练，一个用于测试。我们使用FashionMNIST的`transforms`来定义每个样本需要进行的预处理操作，然后用`torch.empty`创建大小为0的空张量来替换原始数据和目标。注意，要将数据类型设置为`FloatTensor`和`LongTensor`，以与FashionMNIST的数据类型相同。