pytorch如何导入mnist数据集

在pytorch中，可以使用torchvision包中的datasets模块来导入MNIST数据集。具体步骤如下：

1. 导入torchvision和torch包

import torch
import torchvision

2. 定义数据转换

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

这里使用了两个数据转换函数，分别是ToTensor()和Normalize()。ToTensor()函数将图像转换为张量，Normalize()函数对张量进行标准化操作，其中参数(0.1307,)和(0.3081,)是MNIST数据集的均值和标准差。

3. 加载数据集

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)

这里使用了datasets模块中的MNIST类，其中参数train=True表示加载训练集，train=False表示加载测试集。参数download=True表示如果本地没有数据集则自动下载，transform=transform表示使用上面定义的数据转换。

4. 创建数据迭代器

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

这里使用了DataLoader类来创建数据迭代器，参数train_dataset表示使用的数据集，batch_size=32表示每次迭代使用的数据量为32，shuffle=True表示在每次迭代之前对数据进行随机打乱。

至此，MNIST数据集就成功导入到pytorch中了。可以通过train_loader和test_loader来获取训练集和测试集的数据。