使用Python中的loadtxt库从本地文件夹中读取Fashion-MNIST数据（以CSV格式读取，训练集和测试集分别读取），并使用PyTorch中的Dataset来构建数据集

好的，我来为您解答。

首先，您需要确保已经下载了Fashion-MNIST数据集，并将其存储在本地文件夹中。接下来，您可以使用Python中的loadtxt库从本地文件夹中读取Fashion-MNIST数据集。

以下是读取训练集和测试集的代码示例：

import numpy as np

# 读取训练集数据
train_data = np.loadtxt('path/to/train.csv', delimiter=',', skiprows=1)
train_images = train_data[:, 1:].reshape(-1, 1, 28, 28) / 255.0  # 将图像数据转换成28x28的矩阵，并将像素值归一化到0-1之间
train_labels = train_data[:, 0].astype(np.int64)  # 将标签数据转换成整数类型

# 读取测试集数据
test_data = np.loadtxt('path/to/test.csv', delimiter=',', skiprows=1)
test_images = test_data.reshape(-1, 1, 28, 28) / 255.0  # 将图像数据转换成28x28的矩阵，并将像素值归一化到0-1之间
test_labels = np.zeros(len(test_data), dtype=np.int64)  # 测试集没有标签信息，故全部初始化为0

接下来，您可以使用PyTorch中的Dataset来构建数据集。以下是构建Fashion-MNIST数据集的代码示例：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class FashionMNISTDataset(Dataset):
    def __init__(self, images, labels, transform=None):
        self.images = torch.from_numpy(images).float()
        self.labels = torch.from_numpy(labels)
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.images)

    def __getitem__(self, index):
        image = self.images[index]
        label = self.labels[index]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        return image, label

最后，您可以使用上述代码创建训练集和测试集的数据集实例：

from torchvision.transforms import transforms

# 定义数据增强操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.ToTensor(),
])

# 创建训练集和测试集的数据集实例
train_dataset = FashionMNISTDataset(train_images, train_labels, transform=transform)
test_dataset = FashionMNISTDataset(test_images, test_labels)

希望能对您有所帮助！