pytorch对自己的数据集改为cifia格式

将自己的数据集转换为PyTorch中的CIFAR格式需要使用PyTorch提供的数据加载模块`torchvision.datasets`。具体步骤如下：

1. 安装`torchvision`模块。

pip install torchvision

2. 准备数据集。将自己的数据集按照CIFAR数据集的格式进行存储。

3. 使用`torchvision.datasets.CIFAR10`或`torchvision.datasets.CIFAR100`类加载数据集。

from torchvision import datasets

# 加载CIFAR10数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=None)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=None)

# 加载CIFAR100数据集
train_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=None)
test_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=None)

其中`root`参数指定数据集的存储路径，`train`参数指定是否加载训练集，`download`参数指定是否从网站下载数据集，`transform`参数指定数据集的预处理方式。

4. 使用`torch.utils.data.DataLoader`类构建数据加载器。

from torch.utils.data import DataLoader

# 构建训练集和测试集的数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

其中`batch_size`参数指定每个批次的数据量，`shuffle`参数指定是否打乱数据顺序。

通过以上步骤，就可以将自己的数据集转换为PyTorch中的CIFAR格式，并使用PyTorch提供的数据加载模块进行数据加载和预处理。需要注意的是，如果自己的数据集与CIFAR数据集的格式不一致，需要先对数据集进行预处理，使其符合CIFAR数据集的格式。