import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision import datasets, transforms
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1) Carregar o dataset CIFAR-10
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data = datasets.CIFAR10(
root='./data',
train=False,
download=True,
transform=transforms.ToTensor()
)
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2) Verificar estrutura de um dado
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dado, rotulo = data[0]
print("Tipo dado:", type(dado))
print("Tipo rótulo:", type(rotulo))
print("Shape:", dado.size()) # (C, H, W)
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3) Plotar várias imagens
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N = 30 # número suficiente para cobrir todas classes
fig, axs = plt.subplots(1, N, figsize=(30, 4))
for i in range(N):
dado, rotulo = data[i]
# Converter (C, H, W) → (H, W, C)
img = dado.permute(1, 2, 0)
axs[i].imshow(img)
axs[i].set_title(str(rotulo))
axs[i].axis('off')
plt.show()
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