这里先表明下为啥从P8直接跳到了P14，原因是这中间的讲的都是Transfroms的使用，作为小白我听完课之后总结下Transfrom的功能：1.输入2.输出3.改变图片的大小。而且老师说了这个用的比较多，所以想先往下看，等到后面用到的时候，up还会再讲的。
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
dateset_transform = torchvision.transforms.Compose([#将一系列转换操作按顺序组合在一起。数据会依次经过列表中的每个转换步骤。
torchvision.transforms.ToTensor() #将输入数据转换为张量，并将像素值从0到255的范围缩放到0到1的范围,转化为机器能识别的语言
])
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dateset",train=True,transform=dateset_transform,download=True) #下载得到训练数据集，我使用的百度网盘，下载后要把压缩到放到dateset文件夹内解压
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dateset",train=False,transform=dateset_transform,download=True)#下载得到测试数据集，我使用的百度网盘，下载后要把压缩到放到dateset文件夹内解压
writer = SummaryWriter("p10")#p10文件夹
for i in range(10):
img,target = test_set[i]# 在控制台中看了变量的内容,img是图片的信息（类型是tensor），target是类对应的序号
writer.add_image("test_set",img,i)#使用了add_image函数，第一个是标签名字，第二个是tensor类型的数据，第三个是步
writer.close()