这篇文章主要讲解了“Pytorch Fashion Minst数据集读取方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pytorch Fashion Minst数据集读取方法”吧！
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本章节主要举例说明了数据集读取的问题，针对于trochvision中Fashion Mnist数据集的读写问题；
其中，具体的读取训练集和测试集为：
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
其中有两个参数注意一下，train代表是否参与训练，最后一个参数代表将数据集的内容转化为tensor的表示形式；
依然可以使用DataLoader和batch_size进行分批训练；
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers) test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers)
这里说明一下train_iter，这是一个分批的数据结构，这里根据batch_size分成了235批；
对于每次train_iter的遍历，也使用for循环挨个喂数据；
并且DataLoader可以采用多线程进行读取，这样读取的时间更快；
start = time.time()
for X, y in train_iter:
continue
print('%.2f sec' % (time.time() - start))感谢各位的阅读，以上就是“Pytorch Fashion Minst数据集读取方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Pytorch Fashion Minst数据集读取方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
