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pytorch 载入的数据集是元组tuple 形式，里面包括了数据及标签（train_data,label），其中的train_data数据可以转换为torch.Tensor形式，方便后面计算使用。

同样给一些刚入门的同学在使用载入的数据显示图片的时候带来一些难以理解的地方，这里主要是将Tensor与numpy转换的过程，理解了这些就可以就行转换了

CIAFA10数据集

首先载入数据集，这里做了一些数据处理，包括图片尺寸、数据归一化等

import torch
from torch.autograd import Variable 
import matplotlib.pyplot as plt 
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
from autoencoder import AutoEncoder
import torch.nn as nn
import torchvision
import numpy as np
dataset = dset.CIFAR10(root='../train/data', download=True, 
    transform=transforms.Compose([
    transforms.Scale(200),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
    transforms.Gray()
    ]))

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