未解析的引用 'CIFAR10Dataset'

抱歉，可能是我之前使用了一个自定义的类或模块，名为"CIFAR10Dataset"，导致未解析的引用错误。这个错误提示通常出现在 Python 解释器或编辑器中，表示某个变量或函数无法被正确地解析或识别。如果你遇到了类似的错误，请检查你的代码中是否存在拼写错误、语法错误或者缺失了必要的导入语句等问题。如果你能提供更多的上下文信息或代码片段，我可以更好地帮助你解决这个问题。

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__all__ = ["get_train_loader", "get_val_loader", "CIFAR100Dataset"]

`__all__ = ["get_train_loader", "get_val_loader", "CIFAR100Dataset"]` 这段代码是一个常见的Python模块导入声明，它定义了一个名为`__all__`的列表，用于指定模块中哪些公共元素（函数或类）应该对外公开供其他部分使用。在这个例子中，模块提供了三个主要的接口：

1. `get_train_loader`：这可能是一个返回训练数据加载器的函数，通常在数据处理和机器学习项目中用于从CIFAR-100数据集中加载训练数据。

2. `get_val_loader`：同样，这是一个返回验证数据加载器的函数，用于评估模型在验证集上的性能。

3. `CIFAR100Dataset`：这是一个类，可能是用于处理CIFAR-100图像数据集的具体实现，它可能继承自`torch.utils.data.Dataset`或者类似的库，用于提供数据集的样本和相关的预处理功能。

dataset = 'cifar10'

好的，CIFAR-10 是一个广泛使用的图像分类数据集，包含来自 10 个类别的 60,000 张 32x32 彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。该数据集中的图像分为训练集和测试集，训练集有 50,000 张图像，测试集有 10,000 张图像。你打算在 CIFAR-10 上进行什么样的实验或任务呢？