[至急]PyTorchによるMNIST手書き数字のデータセットをダウンロードする際の，データセット数指定の方法について

Question

前提・実現したいこと

こんにちは．PyTorchによるMNIST手書き数字のデータセットをダウンロードする際の，データセット数を指定する方法について教えていただけないでしょうか．

該当のソースコード

下記のコードを実行した結果，60000枚(次元28*28)のデータセットを入手することができましたが，そのデータセット数を指定することはできますでしょうか(例えば，30000枚など)．

また，あるいは60000枚をダウンロードしたのち，必要なデータ数以外のデータをカットするような(例えば，後半30000枚のデータを消してしまう)Tensorの操作をすることによっても実現できますでしょうか？もしご存知の方がいましたら，どうか教えていただけると幸いでございます．どうぞよろしくお願いいたします．

from torch.utils import data
from torchvision import datasets as datasets
from torchvision import transforms

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(
    root='./data',
    train=True,
    transform=transforms.ToTensor(),
    download=True,
)

#データの形状の確認
print(train_dataset.data.shape)

torch.Size([60000,28,28])

Comments

[meg_]

ドキュメントを見たところなさそうですね。

[退会済みユーザー]

ヒント：「https://wxsolution.dip.jp/portal/?p=2723」の60000個目のデータを表示させる当たりが参考になりませんか？
train_dataset[n枚目][0]が画像
train_dataset[n枚目][1]がラベル

[tiitoi]

前回の回答同様、3万枚まででスライスしたものをdataとtargetsに代入すればよいです
https://teratail.com/questions/290046

[Hiro_White03]

@tiitoiさん
スライスしたところ，無事に30000枚のデータセットを入手することができました！ありがとうございました

Answer 1

以下のコードを加えることで解決

train_dataset.data = train_dataset.data[:30000]
train_dataset.targets = train_dataset.targets[:30000]