torch.datasets中有MNISTRGB吗

torch.datasets中没有MNISTRGB数据集，MNIST数据集是一个灰度图像数据集，每个图像都是28x28像素的。如果需要使用彩色图像数据集，可以考虑使用CIFAR-10或CIFAR-100数据集，它们都是由10类和100类彩色图像组成的。您可以使用torchvision.datasets模块中的CIFAR10和CIFAR100类加载这些数据集。

相关问题

torch.datasets中没有SVHN吗

在PyTorch的torchvision.datasets中，是有SVHN数据集的。您可以使用以下代码加载SVHN数据集：

import torchvision.datasets as datasets

train_set = datasets.SVHN(root='PATH_TO_SAVE_SVHN', split='train', download=True)
test_set = datasets.SVHN(root='PATH_TO_SAVE_SVHN', split='test', download=True)

其中，`root`参数指定了存储SVHN数据集的根目录路径，`split`参数指定了加载训练集或测试集，`download`参数指定了是否下载数据集。在第一次加载数据集时，需要将`download`参数设置为`True`，以下载数据集。

torch.datasets中MNIST数据集如何作为训练集和测试集

在PyTorch中，MNIST数据集可以通过torchvision.datasets模块来获取。可以使用`train=True`来获取训练集，使用`train=False`来获取测试集。以下是一个示例代码，演示如何加载MNIST数据集并将其划分为训练集和测试集：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载MNIST数据集，划分为训练集和测试集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

在这个例子中，我们首先定义了一个数据转换，将图像转换为张量，并将其标准化为均值为0.5，标准差为0.5的范围内。然后，我们使用`torchvision.datasets.MNIST`函数来加载MNIST数据集，并将其划分为训练集和测试集。最后，我们使用`torch.utils.data.DataLoader`函数定义了训练集和测试集的数据加载器，以便我们可以在模型训练时使用它们。