【load_data_fashion_mnist函数】获取和读取Fashion-MNIST数据集_fashion_mnist.load_data()

现在我们定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。 这个函数返回训练集和验证集的数据迭代器。 此外，这个函数还接受一个可选参数resize，用来将图像大小调整为另一种形状。

代码如下：

import torchvision
from torchvision import transforms
from torch.utils import data

def get_dataloader_workers():
    return 0

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):  #@save
    """下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./15.动手学深度学习代码手撸/data", train=True, transform=trans, download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./15.动手学深度学习代码手撸/data", train=False, transform=trans, download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))
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下面，我们通过指定resize参数来测试load_data_fashion_mnist函数的图像大小调整功能。

train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(32, resize = 64)
for X, y in train_iter:
    print(X.shape, y.shape)
    break
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我们的输出结果为：

torch.Size([32, 1, 64, 64]) torch.Size([32])
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