https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR100.html#torchvision.datasets.CIFAR100
torchvision.datasets中提供了一些经典数据集，其中最为常用的是cifar10/100，mnist，在搓增量学习、领域自适应、主动学习等任务时经常需要打交道。这里我们以cifar100为例看一下其基本的用法。
首先，下载训练集与测试集：
from torchvision import datasets
train_dataset = datasets.cifar.CIFAR100(root='cifar100', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = datasets.cifar.CIFAR100(root='cifar100', train=False, transform=None, download=True)
可以看到有四个参数：
- root：数据集文件的存储路径。
- train：是否为训练集。True则表示视为训练集，False表示视为测试集。
- transform：所应用的数据扩充方法。
- download：是否下载。如果为True且root路径下无相应的数据集文件，则自动从互联网上下载数据集至给定路径。
到这里，严格来讲就算介绍完毕了，因为这里得到的train_dataset和test_dataset都属于torch.utils.data.Dataset对象，剩下来的用法和我们自己手工封装数据集的一致。现在，我们着重考察下cifar100数据集的结构。
首先，直接用下标去访问一个数据集对象：
print(train_dataset[0])
输出结果如下：
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x25568409670>, 19)
可以看到得到的是一个tuple，第一项为image，第二项为ground truth，即图像所属的分类，使用一个int值表示。在训练计算损失函数的时候，直接使用F.cross_entropy即可，而不需要考虑将int标签转化成独热向量的形式。而对于image，在实际训练中读数据集时transform一项必然带有transforms.ToTensor()，在这种情况下返回的则是一个Tensor向量以便网络训练。
此外，还有另一种访问方法：
print(train_dataset.data[0])
print(train_dataset.targets[0])
输出结果如下：
[[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
]]]
19
此时，标签仍为int不变，而数据返回的形式为ndarray：
print(train_dataset.data[0].shape)
输出结果如下：
(32, 32, 3)
可以看到cifar100图像的尺寸为32×32×3(3表示通道数)。这里我们也顺便将这张图像展示：
train_dataset[0][0].show()
因为只有1024像素所以非常小。查阅类别表可以发现类-19对应cattle(牛)，这也与我们的观察相吻合。
现在我们来看另一个问题，可以发现第一张图像的类为19，那么这就表明，整个数据集50000张训练图像并不是按类别顺序进行划分的，即甚至可以在使用dataloader时不打开shuffle。为了验证这一点，我们直接输出train_dataset.targets中的前10个标签：
print(train_dataset.targets[:10])
结果如下：
[19, 29, 0, 11, 1, 86, 90, 28, 23, 31]
可以发现确实是乱序的。但是在一些奇怪的任务里面，会要求类别是有序的(实际上我们自己做的数据集也是尽量有序的，需要打乱通过dataloader实现即可)，那么这里就看一下怎么去弄。具体来说，肯定是从targets中所包含的类别信息入手。首先将其从list转为ndarray方便我们使用numpy去操作：
train_targets = np.array(train_dataset.targets)
那么，比方说我们要取出类别在[10, 19]内的全部样本，就可以把相应的target先取出来。这里先得到一个长度为50000的包含每个元素是否满足条件的列表：
idx = np.logical_and(train_targets >= 10, train_targets < 20)
print(len(idx))
print(idx)
输出：
50000
[ True False False ... False False False]
然后使用np.where()进行广播，获得具体的下标：
idx = np.where(idx)
print(len(idx[0]))
print(idx[0])
可以看到满足要求的target所对应的下标共有5000个，确实是十分之一：
5000
[ 0 3 13 ... 49977 49981 49991]
最后将这些下标作为索引取出相应的子数据集即可：
train_data = np.array(train_dataset.data)
selected_data = train_data[idx[0]]
selected_target = train_targets[idx[0]]
