d2l.load_data_fashion_mnist

fashion-mnist数据集是一个用于机器学习的图像识别数据集，其中包含10个类别的60,000个训练图像和10,000个测试图像。该数据集可以通过d2l包轻松载入，只需调用d2l.load_data_fashion_mnist()即可。

相关问题

解释train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

train_iter和test_iter是用于训练和测试深度学习模型的数据迭代器。d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)函数返回一个二元组，其中第一个元素（train_iter）是训练集的数据迭代器，第二个元素（test_iter）是测试集的数据迭代器。batch_size参数表示每个数据批次的大小。在训练模型时，将一批次的数据输入模型进行训练，在测试模型时，也将一批次的数据输入模型进行测试并计算准确率。

test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) 将这句用pytorch实现

在PyTorch中，如果你想加载Fashion-MNIST数据并创建一个迭代器，你可以使用`torch.utils.data.DataLoader`函数。这里是一个类似的转换：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据预处理步骤
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载Fashion-MNIST数据集
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 设置批大小
batch_size = batch_size

# 创建训练和测试数据加载器
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这个代码首先导入必要的模块，然后下载并加载Fashion-MNIST数据集，对图像进行标准化处理。接着，它通过`DataLoader`函数将数据划分为指定大小的批次，并设置训练集和测试集的迭代模式。