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import torch
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt

batch_size = 512

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.MNIST('mnist data',train=True,download=True,
                               transform=torchvision.transforms.Compose([
                               torchvision.transforms.ToTensor(),
                               torchvision.transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])),
                                batch_size=batch_size,shuffle=True)

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)

x,y = next(iter(train_loader))
plt.imshow(x[0].permute(1, 2, 0))  # 将通道维度调整到最后
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()
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