transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) dataset1 = datasets.MNIST('../data_row', train=True, download=True, transform=transform) dataset2 = datasets.MNIST('../data_row', train=False, transform=transform)

这段代码用于创建一个 MNIST 数据集对象。MNIST 是一个手写数字识别数据集，包含大量的手写数字图片和对应的标签。这个数据集对象将被用于训练和测试模型。

首先，这段代码使用 transforms.Compose() 函数创建一个转换操作的序列。transforms.ToTensor() 将图像转换为张量(tensor)格式，transforms.Normalize() 则用于对图像进行归一化处理。

接下来，代码通过 datasets.MNIST() 函数创建两个 MNIST 数据集对象。第一个对象 dataset1 是用于训练模型的数据集，train=True 表示使用训练集。第二个对象 dataset2 是用于测试模型的数据集，train=False 表示使用测试集。

这些数据集对象可以被用于创建数据加载器(Dataloader)，以方便地将数据输入到模型中进行训练和测试。

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batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

在这段代码中，首先将批处理大小batch_size设置为64。然后定义了一个变换transform，使用transforms.Compose将两个变换操作组合在一起。第一个变换transforms.ToTensor()将图像转换为张量形式，第二个变换transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))对图像进行归一化处理，其中(0.1307,)和(0.3081,)分别表示均值和方差。

接下来，创建了训练集train_dataset和测试集test_dataset。这里使用的是MNIST数据集，通过设置root参数指定数据集存储的路径，train=True表示使用训练集，download=True表示如果数据集不存在则下载数据集。同时，应用之前定义的变换transform对数据集进行预处理。

然后，使用DataLoader创建了训练集和测试集的数据加载器train_loader和test_loader。其中train_loader用于训练阶段，shuffle=True表示在每个epoch中对数据进行随机排序，batch_size设置为之前定义的批处理大小batch_size；test_loader用于测试阶段，shuffle=False表示不对数据进行随机排序，batch_size同样设置为batch_size。

通过这样的数据加载器，可以方便地对训练集和测试集进行批处理操作，并在模型训练和测试时使用。

讲解代码train_loader = torch.utils.data.DataLoader( torchvision.datasets.MNIST('mnist_data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize( (0.1307,), (0.3081,))#均值是0.1307，标准差是0.3081

这行代码创建了一个PyTorch数据加载器train_loader，用于加载MNIST数据集的训练集。数据集将从mnist_data目录中下载并转换为张量形式（ToTensor），然后进行归一化（Normalize）。归一化是通过将每个像素的值减去均值（0.1307）并除以标准差（0.3081）来完成的。数据加载器可以帮助我们以小批量(batch)方式有效地训练模型。每个批次的大小可以通过在DataLoader函数中设置batch_size参数来指定。