本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，为后续深度网络训练提供数据。

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首先导入需要的库，定义各种路径。

import os
import matplotlib
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from torch.utils.data.dataset import Dataset
from PIL import Image
import scipy.misc

root_path = 'E:/coding_ex/pytorch/Alexnet/data/'
base_path = 'baseset/'
training_path = 'trainingset/'
test_path = 'testset/'

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享标题：pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例)-创新互联
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