PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取

一、PyTorch与计算机视觉简介

PyTorch是一个开源的深度学习框架，其动态图的特性非常适合快速实验和模型原型设计。在计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测、图像分割等，PyTorch提供了丰富的API和预训练模型，帮助开发者快速搭建和优化模型。

二、使用官方数据集

1. 数据集准备

PyTorch附带了torchvision库，它不仅包含了常用的计算机视觉模型，还有对经典数据集（如CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、ImageNet等）的便捷访问。以MNIST为例，您可以这样加载数据集：

# MNIST dataset
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='data/',
                                           train=True,
                                           transform=transforms.ToTensor(),
                                           download=True)

test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='data/',
                                          train=False,
                                          transform=transforms.ToTensor())

数据将会保存在data路径下