请使用pytorch写一个用于双并行卷积神经网络的标准数据集

由于双并行卷积神经网络是一个相对较新的模型，目前还没有一个标准的数据集。因此，下面提供一个示例数据集，供参考。

示例数据集：手写数字识别MNIST

MNIST是一个常用的手写数字识别数据集，我们可以通过pytorch来快速加载并处理数据集。

步骤：

1. 下载MNIST数据集

import torchvision.datasets as datasets

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=None, download=True)

2. 数据预处理

可以使用transform参数对数据集进行一些预处理操作。例如，将数据集中的图像转化为0到1之间的浮点数、将图像缩放至相同尺寸等等。

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转化为0到1之间的浮点数
    transforms.Resize((32, 32))  # 将图像缩放至相同尺寸
])

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

3. 加载数据

使用pytorch中的DataLoader来加载数据集。

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

这样，我们就可以通过train_loader和test_loader来获取训练集和测试集中的数据和标签了。

完整代码：

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 下载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=None, download=True)

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转化为0到1之间的浮点数
    transforms.Resize((32, 32))  # 将图像缩放至相同尺寸
])

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

# 加载数据
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 可以通过下面的代码查看训练集和测试集中的数据和标签
for x_train, y_train in train_loader:
    print('x_train:', x_train.shape, 'y_train:', y_train.shape)
    break

for x_test, y_test in test_loader:
    print('x_test:', x_test.shape, 'y_test:', y_test.shape)
    break