数据集包含4D图像：期望的类型为Byte，但实际上是Float类型。

将数据集中的所有图像类型转换为Byte类型，可以使用以下代码实现：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                                transforms.Lambda(lambda x: x.type(torch.ByteTensor))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

在这个例子中，我们使用了ToTensor()转换函数将所有图像转换为tensor对象，并使用了Lambda()函数将tensor对象类型转换为ByteTensor类型。然后，我们使用torch.utils.data.DataLoader()将数据集加载到模型中。