什么是mnist

MNIST數據集是一個公開的數據集，相當于深度學習的hello world，用來檢驗一個模型/庫/框架是否有效的一個評價指標。

MNIST數據集是由0?9手寫數字圖片和數字標簽所組成的，由60000個訓練樣本和10000個測試樣本組成，每個樣本都是一張28 * 28像素的灰度手寫數字圖片。MNIST 數據集來自美國國家標準與技術研究所，整個訓練集由250個不同人的手寫數字組成，其中50%來自美國高中學生，50%來自人口普查的工作人員。

導入transforms方法

導入transforms方法，并將MNIST數據集中transform改為transforms.ToTensor()：

執行的部分結果：

將transforms組合：

執行的部分結果：

結語

transfroms是一種常用的圖像轉換方法，他們可以通過Compose方法組合到一起，這樣可以實現許多個transfroms對圖像進行處理。transfroms方法提供圖像的精細化處理，例如在分割任務的情況下 ，你必須建立一個更復雜的轉換管道，這時transfroms方法是很有用的。