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PyTorch中的CIFAR10
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原文英文，约300词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用CIFAR-10数据集，CIFAR10()函数的参数包括数据路径、训练/测试选择和数据转换等。训练数据包含50000张图像，测试数据包含10000张。用户可以选择下载并提取数据集或手动下载，示例代码展示了如何加载和显示数据。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用CIFAR-10数据集。
- CIFAR10()函数的第一个参数是数据路径，类型为字符串或pathlib.Path。
- 第二个参数是训练/测试选择，默认为True，表示使用训练数据（50000张图像）。
- 第三个参数是数据转换，默认为None。
- 第四个参数是目标转换，默认为None。
- 第五个参数是下载选项，默认为False，表示不下载数据集。
- 如果下载选项为True，数据集将从互联网下载并解压到指定路径。
- 用户可以手动下载并解压数据集到指定目录。
- 示例代码展示了如何加载和显示训练和测试数据。
- 训练数据包含50000张图像，测试数据包含10000张图像。
- 数据集中包含10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。
- 提供了一个函数用于显示图像和标签。
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