torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())

`torchvision.datasets.MNIST`是一个常用的计算机视觉数据集模块，它位于PyTorch的`torchvision`库中。MNIST代表的是Modified National Institute of Standards and Technology数据库，主要用于手写数字识别任务，包含60,000张28x28像素的训练图像和10,000张测试图像，每张图片对应一个0到9之间的数字标签。

当你像这样初始化`MNIST`对象：

root='./datasets/'  # 数据集的根目录
train=True          # 是否加载训练集，默认True
download=True       # 是否自动下载数据，如果数据不存在则会下载，默认True
transform=transforms.ToTensor()  # 数据预处理操作，将图像转换为张量

dataset = MNIST(root=root, train=train, download=download, transform=transform)

这行代码会下载并准备MNIST数据集，将其分为训练集和（如果train=False的话）测试集。`ToTensor()`函数将灰度图像转换为0到1范围内的浮点张量，方便后续神经网络模型的输入。

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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。

import torch import torchvision import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms #超参数 num_classes = 10 #类别个数 num_epochs = 10 #迭代次数/训练次数 learning_rate = 0.01 #学习率，方法更新的速率 batch_size = 64 #批次，批量大小，每次传输图片的个数 #训练集 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) ) #测试集 test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = False, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) )

你好！这段代码是用于加载MNIST数据集的。MNIST是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片是28x28像素的灰度图像。

代码中使用了torchvision库来加载MNIST数据集。首先定义了一些超参数，包括类别个数、迭代次数、学习率和批次大小。

接下来，创建了训练集和测试集的数据集对象。train_dataset对象表示训练集，通过指定`train=True`来加载训练集。test_dataset对象表示测试集，通过指定`train=False`来加载测试集。

在加载数据集时，还进行了一些预处理操作。使用了transforms.Compose()函数来将多个预处理操作组合起来。这里使用了两个预处理操作：Resize将图像大小调整为28x28像素，ToTensor将图像转换为Tensor类型。

这样，训练集和测试集的数据集对象就创建好了。接下来可以使用DataLoader来实现数据的批量加载和随机打乱。