CLASS torchvision.datasets.MNIST(root: str, train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

• root (string)： 表示数据集的根目录，其中根目录存放MNIST/processed/training.pt和MNIST/processed/test.pt的子目录
• train (bool, optional)： 如果为True，则从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建数据集
• download (bool, optional)： 如果为True，则从internet下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已下载，则不会再次下载
• transform (callable, optional)： 接收PIL图片并返回转换后版本图片的转换函数
  target_transform (callable, optional)： 接收PIL接收目标并对其进行变换的转换函数

文件下载地址：官网
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Mnist数据集包括4个文件
train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图像(9912422 bytes)
train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集标签 (28881 bytes)
t10k-images-idx3-ubyte.gz: 测试集图像 (1648877 bytes)
t10k-labels-idx1-ubyte.gz: 测试集标签 (4542 bytes)

gz为压缩文件，首先要解压这些文件idx3的数字表示数据维度，即图像为3维，标签是1维的
图像的3个维度分别为：
训练集图像28pix28pix60000张
测试集图像28pix28pix10000张
MNIST的格式解析

首先，offset是偏置，实际上就是一个标号，记录这个字段起始位置在这串数据的第几个字节。拿第一行举例子，从0000的位置开始，（这个0000是16进制，每个16进制位表示是4bit），从0000开始到0003结束，实际上是4字节 = 32bit，所以可以看到这个offset字段的数据类型type是32位整数。这个字段数据为0000 0801 用十进制来说就是2049。description是这个字段数据的含义，这个字段存放的801（也就是十进制2049），意思是魔数（magic number），大概就是确定数据类型的一个标志，是随便设定的
参考博客
对于标签文件
用sublime打开这个ubyte文件

第一个数据为32位，读取前32bit, 00000801,因为里面的数是16进制的，即一位代表4bit
第二个数据也是32位，接着读32bit, 0000ea60（十进制为60000,即训练集有60000张图片）
从第三个数据开始，就是真正要用的标签了。类型是无符号数，是1个字节，即8bit,往后读两个数字，即05，可以看出这一行数据存放的标签为5， 0， 4， 1， 9， 2， 1， 3

对于图像数据文件


第一个数据为32位，读取前32bit, 00000803,因为里面的数是16进制的，即一位代表4bit
第二个数据也是32位，接着读32bit, 0000ea60（十进制为60000,即训练集有60000张图片）
第三个数据也是32位，接着读32bit, 0000001c(十进制为28，即图片的行为28pix)
第四个数据也是32位，接着读32bit, 0000001c(十进制为28, 即图片的列为28pix)
每个无符号数表示一个像素，可以根据description看出，图像是2828的，往后每2828个像素位为一幅图像。读取出来是一行数据，之后恢复成方形矩阵就可以了