在PaddlePaddle中，可以使用paddle.vision.datasets模塊來加載常見的圖像數據集，例如MNIST、CIFAR等。以下是一個加載MNIST數據集的示例代碼：
import paddle
from paddle.vision.datasets import MNIST
# 定義數據集的transform
transform = paddle.vision.transforms.Compose([
paddle.vision.transforms.ToTensor()
])
# 加載MNIST數據集
train_dataset = MNIST(mode='train', transform=transform)
val_dataset = MNIST(mode='test', transform=transform)
# 創建數據加載器
train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
val_loader = paddle.io.DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
在上面的示例中，首先使用paddle.vision.transforms.Compose定義了數據集的transform，然后使用paddle.vision.datasets.MNIST加載了MNIST數據集，并通過DataLoader創建了數據加載器。加載其他數據集也類似，只需替換對應的數據集名稱和參數即可。
處理數據集時，還可以使用PaddlePaddle提供的數據增強方法來對數據進行預處理，例如旋轉、裁剪、翻轉等操作，以增加模型的泛化能力。
