Torchvision.dataset CIFAR等数据集使用

import torchvision

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)
print(test_set[0])###我们通过输出测试集的第一个内容，得到一个样本包含的内容：（图像，标签）
print(test_set.classes)
img,target = test_set[0]
print(img)
print(target)

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我们通过输出测试集的第一个内容，得到一个样本包含的内容：（图像，标签）

数据集内容赋值

然后一次性地将这两个元素分别赋值给img和target变量。

img,target = test_set[0]

print(test_set.classes[target])

Dataset 与Transforms 合理合并使用

import torchvision
dataset_transforms = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.RandomCrop(18)
])
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=dataset_transforms,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=dataset_transforms,download=True)
print(test_set[0])

使用Tensorboard 检视数据集图像

创建一个SummaryWriter对象，用于写入TensorBoard日志。"p10"是日志文件的保存路径

writer = SummaryWriter("p10")

for i in range(10):
- 循环遍历测试集的前10个样本
img, target = test_set[i]
- 从测试集中获取第i个样本的图像和标签
writer.add_image("Testset前十张图片", img, i)
- 将图像添加到TensorBoard日志中
- "Testset前十张图片"是图像组的名称
- img是图像数据
- i是图像的步骤（step）或索引
for i in range(10):
img,target = test_set[i]
writer.add_image("Testset前十张图片",img,i)

add_image定义：

def add_image(
        self, tag, img_tensor, global_step=None, walltime=None, dataformats="CHW"
    ):

目录设置

目录的设置 root="./dataset" 有特定的含义和用途：

./ 表示当前目录：

在这个上下文中，它指的是你运行Python脚本的目录。
dataset 是一个文件夹名：

这表示数据集将被下载并存储在当前目录下名为 "dataset" 的文件夹中。
相对路径的优势：
- 使用相对路径 "./dataset" 而不是绝对路径（如 "C:/Users/YourName/dataset"）使得代码更具可移植性。