1. 根据pytorch的命令安装torchvision
2. pytorch的官网提供的例子中使用了cifar-10数据集，需要下载。
通过torchvision下载会很慢，且充满不确定性，我试了诸多次最后才成功。
一旦成功后，尽管download = true，也不会再下载了。
Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified
还可以直接去官网下载，下载CIFAR-10 python version，然后解压为cifar-10-batches-py文件夹，
并复制到相对目录./data下，这个./data为工程的目录，
例如使用pycharm创建了一个hello的工程：/Users/Aey/PycharmProjects/hello/venv/include/。
3. torchvision.datasets.CIFAR10的参数
root，表示cifar10数据的加载的相对目录
train，表示是否加载数据库的训练集，false的时候加载测试集
download，表示是否自动下载cifar数据集
transform，表示是否需要对数据进行预处理，none为不进行预处理
4. torch.utils.data.DataLoader的参数
batch_size＝4 将训练集的50000张图片划分成12500份，每份4张图，用于mini-batch输入。
shffule=True在表示不同批次的数据遍历时，打乱顺序。
num_workers=2表示使用两个子进程来加载数据