主要解决了如何把数据集与transforms结合在一起的问题。
torchvision.datasets.CIFAR10( root: str, train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)
注释：
root (string)存在 cifar-10-batches-py 目录的数据集的根目录，如果下载设置为 True，则将保存到该目录。train (bool, optional)如果为True，则从训练集创建数据集， 如果为False，从测试集创建数据集。transform (callable, optional)它接受一个 PIL 图像并返回一个转换后的版本。 例如，transforms.RandomCrop/transforms.ToTensortarget_transform (callable, optional) 接收目标并对其进行转换的函数/转换。download (bool, optional)如果为 true，则从 Internet 下载数据集并将其放在根目录中。 如果数据集已经下载，则不会再次下载。1.CIAFR10数据集的下载
代码如下：
import torchvision #导入torchvision这个类 train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./dataset", train = True, download= True) #从训练集创建数据集 test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True) #从测试集创建数据集
root = "./dataset"，将下载的数据集保存在这个文件夹下；download= True，从 Internet 下载数据集并将其放在根目录中，这里就是在相对路径中，创建dataset文件夹，将数据集保存在dataset中。
2.查看下载的CIAFR10数据集
运行程序，开始下载数据集。下载成功后，可以进行一些查看。代码如下：
接着输入：
print(train_set[0]) #查看train_set训练集中的第一个数据 print(train_set.classes) #查看train_set训练集中有多少个类别 img, target = train_set[0] print(img) print(target) print(train_set.classes[target]) img.show() #显示图片
输出结果：
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x161E924B8D0>, 6)
['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship',
'truck']
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x161E924B710>
6
frog
注释：可以看见，train_set数据集中有10个类别，train_set中第0个元素的target是6，也就是说，这个元素是属于第7个类别frog的。
3.数据转换
因为这些图片类型都是PIL Image，如果要供给pytorch使用的话，需要将数据全都转化成tensor类型。
完整代码如下：
import torchvision #导入torchvision这个类
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
dataset_transforms = transforms.ToTensor()
# dataset_transforms = torchvision.transforms.Compose([
# torchvision.transforms.ToTensor()
# ]) 第3 4 行代码可以用compose直接写
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./dataset", train = True, transform=dataset_transforms, download= True) #训练集
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=dataset_transforms, download=True) #测试集
writer = SummaryWriter("logs")
# print(train_set[0]) #查看train_set训练集中的第一个数据
# print(train_set.classes) #查看train_set训练集中有多少个类别
# img, target = train_set[0]
# print(img)
# print(target)
# print(train_set.classes[target])
# img.show()
for i in range(20):
img, target = train_set[i]
writer.add_image("cifar10_test2", img, i)
writer.close()小结：CIFAR10数据集内存很小，只有100多m，下载方便。对我们学习数据集非常友好，练习的时候，我们可以使用SummaryWriter来将数据写入tensorboard中。
复现代码的过程中，简单了解了作者使用的数据集CIFAR-10 dataset ，简单记录一下。
CIFAR-10数据集是8000万微小图片的标签子集，它的收集者是：Alex Krizhevsky, Vinod Nair, Geoffrey Hinton。
数据集由6万张32*32的彩色图片组成，一共有10个类别。每个类别6000张图片。其中有5万张训练图片及1万张测试图片。
数据集被划分为5个训练块和1个测试块，每个块1万张图片。
测试块包含了1000张从每个类别中随机选择的图片。训练块包含随机的剩余图像，但某些训练块可能对于一个类别的包含多于其他类别，训练块包含来自各个类别的5000张图片。
这些类是完全互斥的，及在一个类别中出现的图片不会出现在其它类中。
作者提供了3个版本的数据集：python version; Matlab version; binary version。
可根据自己的需求选择。
数据集下载地址：下载链接
以python version进行介绍，Matlab version与之相同。
下载后获得文件 data_batch_1, data_batch_2,…, data_batch_5。测试块相同。这些文件中的每一个都是用cPickle生成的python pickled对象。
具体使用方法：
def unpickle(file):
import pickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
return dict
返回字典类，每个块的文件包含一个字典类，包含以下元素：
data: 一个100003072的numpy数组（unit8）每个行存储3232的彩色图片，3072=1024*3，分别是red, green, blue。存储方式以行为主。labels:使用0-9进行索引。数据集包含的另一个文件batches.meta同样包含python字典，用于加载label_names。如：label_names[0] == “airplane”, label_names[1] == “automobile”
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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