【Pytorch】下载CIFAR10数据集报错：urllib.error.URLError: ＜urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certi

urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certi

解决方案：

在代码开始前加上下面两行代码即可:

import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

完整示例：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
#下载数据集并对图片进行调整，因为torchvision数据集的输出是PILImage格式，数据域在[0,1]
#我们将其转换成标准数据域[-1,1]的张量格式
#transform 数据转换器
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])
trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)
# 下载下来的数据放在trainset里面
trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=2)
# DataLoader数据迭代器 将数据封装成DataLoader
# num_workers:两个线程读取数据
# batch_size=4 批处理

testset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)
testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=4,shuffle=False,num_workers=2)
classes=('airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

下载结果

标签：torchvision,CERTIFICATE,0.5,transform,ssl,报错,transforms,error,import
来源： https://blog.csdn.net/kz_java/article/details/121424211