Pytorch深度学习加载数据集的方式

一.数据集的加载 
数据集有官方数据集和自己的数据集两种，对于不同的数据集加载方式有差别，大致如下：
1.对于官方数据集，即可以通过torchvision.datasets后面加点的方式获取数据集名称的这种数据集，如CIFAR10：
torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                         download=False, transform=transform)
它的训练集和验证集加载可以通过torchvision.datasets.CIFAR10(root=’xxx’,.......) + torch.utils.data.DataLoader()的方式进行加载，代码如下：
# 训练集的设置及其DataLoader

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                        

Pytorch深度学习加载数据集的方式最先出现在Python成神之路。