pyTorch: torchvision.datasets加载CIFAR10报错

Question:

$\quad$ torchvision.datasets.CIFAR10下载失败，程序断如下，

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

报错如下，

于是，我们手动到官网下载CIFA10数据集，
官方数据集地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

下载好数据集后，解压压缩文件，将cifar-10-batches-py拷贝到你的项目中的data文件夹内，

注：

1. 不能修改cifar-10-batches-py文件名。
2. 注意当前.py文件与data包的相对位置(程序中采用相对路径进行读取)。

同时修改程序段，将download改为False，即可！

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=False, transform=transform)
                                        
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=False, transform=transform)
                                       
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
                                          
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

说明下，

1. root，表示CIFAR10数据的加载目录；
2. train，表示是否加载数据库的训练集，False的时候加载测试集；
3. download，表示是否自动下载cifar数据集；
4. transform，表示是否需要对数据进行预处理，none为不进行预处理；