每天五分钟深度学习框架pytorch：如何加载手写字体数据集mnist？
本文重点
那个这节课程之后，我们就将通过代码的方式来搭建CNN和RNN模型，然后训练，我们使用的数据集为pytorch中已经封装好的数据集，比如mnist，cafir10，本文我们学习一下如何在pytorch中使用它们，然后为之后的章节做准备，现在我们拿mnist来举例。
mnist和cafir10
MINST数据集是由Yann提供的手写数字数据库文件，这个数据集主要包含了60000张的训练图像和10000张的测试图像，它是的维度信息为[1,28,28],也就是说每张图片通道数是1，也就是灰度图，然后每张图片的大小是28*28
CAFIR10
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 3*32
原文地址：https://blog.csdn.net/huanfeng_AI/article/details/143610450
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