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mnist 全称：mixed national institute of standards and technology database
一、函数定义
通过torchvision下载图像mnist
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST('./data',
train=True,
transform=transform,
download=True)
root ：需要下载至地址的根目录位置
train：如果是True, 下载训练集 trainin.pt; 如果是False，下载测试集 test.pt； 默认是True
transform：一系列作用在PIL图片上的转换操作，返回一个转换后的版本
download：是否下载到 root指定的位置，如果指定的root位置已经存在该数据集，则不再下载
二、举例， 具体看参数 transform 的用法
transforms.Compose()： 将多个预处理依次累加在一起， 每次执行transform都会依次执行其中包含的多个预处理程序transforms.ToTensor()：在做数据归一化之前必须要把PIL Image转成Tensortransforms.Normalize([0.5], [0.5])：归一化，这里的两个0.5分别表示对张量进行归一化的 全局平均值和方差，因为图像是灰色的只有一个通道，所以分别指定一了一个值，如果有多个通道，需要有多个数字，如3个通道，就应该是Normalize([m1, m2, m3], [n1, n2, n3])
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])])
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST('./', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST('./', train=False, transform=transform, download=False)
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reference :
PyTorch源码解读（三）torchvision.datasets
Original: https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/124659680
Author: Enzo 想砸电脑
Title: 通过torchvision下载图像mnist –【torchvision.datasets.MNIST函数解读】
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