PyTorch的数据集包揽了常用的数据集，使用时只需要引入、配置download=True即可联网下载。
       迫于手里测试集不能连接外网，只能查看源码的实现，以期自己下载数据文件、再自行导入数据集。在torchvision的源码中找到了datasets/cifar.py文件，负载下载及导入。其它支持的数据集加载源码如下：

PyTorch支持数据集

1. 下载数据文件

查看源码可知道，如果获取cifar对象时，指定了download=True就会触发下载文件：

# 如果download为True，联网下载数据文件
if download:
     self.download()

下载文件逻辑：

    def download(self):
        import tarfile
        # 如果已经下载且校验完成性的，直接返回
        if self._check_integrity():
            print('Files already downloaded and verified')
            return

        #  否则下载文件
        download_url(self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5)

        # extract file 下载后解压文件
        with tarfile.open(os.path.join(self.root, self.filename), "r:gz") as tar:
            tar.extractall(path=self.root)

       下载文件的url为https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz，下载之后存储文件名为：cifar-10-python.tar.gz，下载后需要校验文件的MD5值，为：c58f30108f718f92721af3b95e74349a。最重要的，下载之后需要解压文件、解压到指定的目录。文件可以从如下两个地址下载得到：

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz

上传到测试服务器指定目录：

下载数据文件

2.检查文件完整性

# 检查文件完整性
if not self._check_integrity():
    raise RuntimeError('Dataset not found or corrupted. You can use download=True to download it')

检查文件明细

    def _check_integrity(self):
        root = self.root
        # 检查训练数据文件、测试数据文件是否都在
        for fentry in (self.train_list + self.test_list):
            filename, md5 = fentry[0], fentry[1]
            fpath = os.path.join(root, self.base_folder, filename)
            if not check_integrity(fpath, md5):
                return False
        return True

具体的文件明细及其对应的MD5值也在类变量定义好了：

 train_list = [
        ['data_batch_1', 'c99cafc152244af753f735de768cd75f'],
        ['data_batch_2', 'd4bba439e000b95fd0a9bffe97cbabec'],
        ['data_batch_3', '54ebc095f3ab1f0389bbae665268c751'],
        ['data_batch_4', '634d18415352ddfa80567beed471001a'],
        ['data_batch_5', '482c414d41f54cd18b22e5b47cb7c3cb'],
    ]

    test_list = [
        ['test_batch', '40351d587109b95175f43aff81a1287e'],
    ]

3.加载数据

        # 如果是 training set，使用train_list的文件列表
        if self.train:
            downloaded_list = self.train_list
        # 如果是 testset，使用test_list的文件列表
        else:
            downloaded_list = self.test_list

        self.data = []
        self.targets = []

        # now load the picked numpy arrays 开始加载数据文件
        for file_name, checksum in downloaded_list:
            file_path = os.path.join(self.root, self.base_folder, file_name)
            with open(file_path, 'rb') as f:
                if sys.version_info[0] == 2:
                    entry = pickle.load(f)
                else:
                    entry = pickle.load(f, encoding='latin1')
                self.data.append(entry['data'])
                if 'labels' in entry:
                    self.targets.extend(entry['labels'])
                else:
                    self.targets.extend(entry['fine_labels'])

        # 将数据调整了尺寸：RGB3通道、大小32*32，不论图片张数
        self.data = np.vstack(self.data).reshape(-1, 3, 32, 32)
        # convert to HWC，转换为 H*W*C，将channel放到最后
        self.data = self.data.transpose((0, 2, 3, 1))  

        # 加载meta文件，得到类别信息
        self._load_meta()

       以加载训练集为例，会将文件：data_batch_1, data_batch_2, data_batch_3, data_batch_4, data_batch_5全部加载；这些文件路径会在os.path.join(self.root, self.base_folder)中。
       以我的环境为例，数据集目录都放在了工作目录下的cifar目录、base_folder是脚本指定的解压目录，目录名cifar-10-batches-py，拼接各个数据集文件名称就得到完成的数据文件全路径。

cifar-10-batches-py文件明细
       然后，进行必要的数据调整，以适应tensor的格式，包括图片的大小、通道等等，便于后续进行batch操作。
       加载meta文件逻辑：

    def _load_meta(self):
        path = os.path.join(self.root, self.base_folder, self.meta['filename'])
        if not check_integrity(path, self.meta['md5']):
            raise RuntimeError('Dataset metadata file not found or corrupted.' +
                               ' You can use download=True to download it')
        with open(path, 'rb') as infile:
            if sys.version_info[0] == 2:
                data = pickle.load(infile)
            else:
                data = pickle.load(infile, encoding='latin1')
            self.classes = data[self.meta['key']]
        self.class_to_idx = {_class: i for i, _class in enumerate(self.classes)}

meta文件配置：

meta = {
        'filename': 'batches.meta',
        'key': 'label_names',
        'md5': '5ff9c542aee3614f3951f8cda6e48888',
    }

可见训练集的meta文件为batches.meta，标签名叫label_names。

4.加载数据集方法

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
import os,sys
import numpy as np 
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets

def get_cifar10_dataloader(data_dir):
    '''
    使用torch的DataLoader加载数据、规则化、分批
    '''
    # 准备数据集并预处理
    transform_train = transforms.Compose([
        transforms.RandomCrop(32, padding=4),  #先四周填充0，再将图像随机裁剪成32*32
        transforms.RandomHorizontalFlip(),  #图像一半的概率翻转，一半的概率不翻转
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), #R,G,B每层的归一化用到的均值和方差
    ])

    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
    ])

   
    #训练数据集
    train_dataset = datasets.CIFAR10(root=data_dir, train=True, download=True, transform=transform_train)
    valid_dataset = datasets.CIFAR10(root=data_dir, train=False, download=True, transform=transform_test)

    # 对数据进行分批
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
    valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(valid_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    
    # 返回数据
    return train_loader, valid_loader
    
        
if __name__ == "__main__":
    data_dir = '/app/quanyq/metis/torch/cifar'
    train_loader, valid_loader = get_cifar10_dataloader(data_dir)
    print '训练集大小：%d' % len(train_loader.dataset)
    print '测试集大小：%d' % len(valid_loader.dataset)
    print 'Finished...'

加载数据集情况

5.加载分类100种图片数据集

def get_cifar100_dataloader(data_dir):
    '''
    使用torch的DataLoader加载数据、规则化、分批
    '''
    # 准备数据集并预处理
    transform_train = transforms.Compose([
        transforms.RandomCrop(32, padding=4),  #先四周填充0，再将图像随机裁剪成32*32
        transforms.RandomHorizontalFlip(),  #图像一半的概率翻转，一半的概率不翻转
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), #R,G,B每层的归一化用到的均值和方差
    ])

    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
    ])

   
    #训练数据集：CIFAR100则会加载数据目录下cifar-100-python的文件
    train_dataset = datasets.CIFAR100(root=data_dir, train=True, download=True, transform=transform_train)
    valid_dataset = datasets.CIFAR100(root=data_dir, train=False, download=True, transform=transform_test)

    # 对数据进行分批
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
    valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(valid_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    
    # 返回数据
    return train_loader, valid_loader

       代码结构一模一样，只是选择类为datasets.CIFAR100，这样内部处理会选择加载数据目录下cifar-100-python文件夹中的数据。

cifar-100-python文件夹中的数据

6.总结

       整体来说，PyTorch对cifar数据集支持比较好，这里只是跳过了下载、解压的流程，然后将数据目录传给datasets.CIFAR100或者datasets.CIFAR10类就可以完成数据加载。