pytorch呢

如果你使用的是Python和PyTorch，你可以使用以下代码将MNIST测试集加载到你的程序中，并访问图像和标签：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据变换，将图像转换为PyTorch张量并进行标准化
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载MNIST测试集
testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1, shuffle=False)

# 访问第一张测试图像和标签
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
image = images[0]
label = labels[0]

# 访问前5张测试图像和标签
for i in range(5):
    images, labels = dataiter.next()
    image = images[0]
    label = labels[0]
    print("图像标签：", label)

你可以根据需要修改代码来访问你感兴趣的图像和标签。