在训练神经网络之前，我们必须有数据，作为资深伸手党，必须知道以下几个数据提供源：
一、CIFAR-10
CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR-10数据下载页面
二、ImageNet
三、ImageFolder
四、LSUN Classification
五、COCO (Captioning and Detection)
六、我们进入正题
为了方便加载以上五种数据库的数据，pytorch团队帮我们写了一个torchvision包。使用torchvision就可以轻松实现数据的加载和预处理。
我们以使用CIFAR10为例：
导入torchvision的库：
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms # transforms用于数据预处理
使用datasets.CIFAR10()函数加载数据库。CIFAR10有60000张图片，其中50000张是训练集，10000张是测试集。
#训练集，将相对目录./data下的cifar-10-batches-py文件夹中的全部数据（50000张图片作为训练数据）加载到内存中，若download为True时，会自动从网上下载数据并解压trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=None)
下面简单讲解root、train、download、transform这四个参数
1.root，表示cifar10数据的加载的相对目录
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
由于美帝路途遥远，靠命令台进程下载100多M的数据速度很慢，所以我们可以自己去到cifar10的官网上把CIFAR-10 python version下载下来，然后解压为cifar-10-batches-py文件夹，并复制到相对目录./data下。（若设置download=True，则程序会自动从网上下载cifar10数据到相对目录./data下，但这样小伙伴们可能要等一个世纪了），并对训练集进行加载（train=True）。
我们在写完上面三行代码后，在写一行print一下trainset的大小看看：
print len(trainset)
#结果：50000
我们在训练神经网络时，使用的是mini-batch（一次输入多张图片），所以我们在使用一个叫DataLoader的工具为我们将50000张图分成每四张图一分，一共12500份的数据包。
#将训练集的50000张图片划分成12500份，每份4张图，用于mini-batch输入。shffule=True在表示不同批次的数据遍历时，打乱顺序（这个需要在训练神经网络时再来讲）。num_workers=2表示使用两个子进程来加载数据
import torch
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)
那么我们就写下了这几行代码：
下面我们需要对数据进行预处理，什么是预处理？为什么要预处理？如果不知道的小盆友可以看看下面几个链接，或许对你有帮助。神经网络为什么要归一化，深度学习-----数据预处理。还无法理解也没关系，只要记住，预处理会帮助我们加快神经网络的训练。
在pytorch中我们预处理用到了transforms函数：
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),])
compose函数会将多个transforms包在一起。
我们的transforms有好几种，例如transforms.ToTensor(), transforms.Scale()等，完整列表在这。好好学习吧！
我只讲现在用到了两种：
1.ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 从0到255的值映射到0到1的范围内，并转化成Tensor格式。
2.Normalize(mean，std)是通过下面公式实现数据归一化
channel=（channel-mean）/std
那么经过上面两个转换一折腾，我们的数据中的每个值就变成了[-1,1]的数了。
