讲解代码test_loader = torch.utils.data.DataLoader( torchvision.datasets.MNIST('mnist_data/', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize( (0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=batch_size, shuffle=False)

这个代码是用于加载MNIST数据集的，其中包括了数据集的路径、是否下载、转换方式等参数。使用torch.utils.data.DataLoader加载数据集并设置了batch size和shuffle参数。这段代码主要用于数据预处理。

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train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

这段代码是用于载入 MNIST 数据集，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。其中 train_dataset 和 test_dataset 分别代表训练集和测试集，root 参数指定了数据集的根目录，transform 参数指定了数据集的预处理方式，ToTensor() 方法将数据集中的图片转换为 Tensor 格式。train_loader 和 test_loader 分别是训练集和测试集的 DataLoader，用于批量读取数据。batch_size 参数指定了每个批次的数据量，shuffle 参数指定了是否在每个 epoch 时对数据进行随机洗牌。

基于以下代码，加入图像高斯模糊处理代码：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

可以将以下代码加入到定义超参数的代码块后面，实现对训练集和测试集图像的高斯模糊处理：

# 定义高斯模糊的卷积核
blur_kernel = np.array([[1, 2, 1],
                        [2, 4, 2],
                        [1, 2, 1]]) / 16.

# 定义高斯模糊的函数
def gaussian_blur(x):
    x = np.array(x)
    _, c, h, w = x.shape
    blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device)
    x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1))
    return x_blur

# 对训练集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
    train_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255

# 对测试集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
    test_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255

注意，由于 MNIST 数据集中的像素值范围为 0~255，高斯模糊处理后的像素值可能会出现小数，需要将其乘以 255 后转换为整数的像素值。