接下来,我们使用torchvision中的datasets模块下载 CIFAR-10 数据集。以下代码将下载训练和测试数据集,并将其加载为 PyTorch 的 DataLoader 对象。 importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 数据预处理,包括转换为张量和标准化transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize...
CIFAR-10数据集可以通过Python的torchvision库来下载。首先,确保你已经安装了torchvision库,如果没有安装可以通过以下命令安装: pipinstalltorchvision 1. 接下来,使用以下Python代码下载CIFAR-10数据集: importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 下载CIFAR-10训练集train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(r...
直接的线性模型如Softmax 在CIFAR-10 上表现得很差。 2、TensorFlow 官方示例的CIFAR-10 代码文件 3、CIFAR-10 数据集的数据文件名及用途 在CIFAR-10 数据集中,文件data_batch_1.bin、data_batch_2.bin 、··data_batch_5.bin 和test_ batch.bin 中各有10000 个样本。一个样本由3073 个字节组成,第一个...
1、首先按照上面的链接提前下载好数据集 2、进入CIFAR10函数 3、修改url,将url由官网下载改成本地下载
Cifar10是一个小型的图片分类的数据集,不详细介绍,参照官网: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlwww.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 看域名就知道是外网,不多说肯定知道下载很慢,实测了一下,160M差不多要10多个小时时间,绝望的我托老师从国外下载了之后发给我的,为了方便大家使用我给上传到...
Cifar10是一个小型图片分类数据集，官网提供在线下载，但网络速度慢。我曾亲自体验，下载160M数据包需耗时10多个小时，因此为方便使用，已将数据上传至腾讯微云。访问链接获取数据，密码为nwdmtc。下载的文件为.tar.gz格式，使用WinRAR等工具解压后，即可得到所需数据文件。关于Cifar10的详细学习资料，建议...
登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站,可以自行下载数据集。 打开页面后 前讲的MNIST数据集为0~9的数字识别,而这里的为10类物品识别。由上可见物品包含有飞机、汽车、鸟、猫等。照片大小为32*32的彩色图片。每一个类别大概有6000张照片,其中随机筛选出5000作为学习,余下的1000用于测试。
数据集下载地址(python版): https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 该数据集分成了几部分/批次(batches)。CIFAR-10 数据集包含 5 个部分,名称分别为 `data_batch_1`、`data_batch_2`,以此类推。每个部分都包含以下某个类别的标签和图片: ...
CIFAR10数据集 2 下载 可通过下列代码直接下载: (x,y), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() 该代码自动从下面的地址下载数据 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 通常这样下载会比较慢,我们可以复制该链接,用迅雷等下载工具下载。下载完成后,会得到一个名为cifar-...
步骤一：下载cifar 10数据集（下载Python版本数据集）。下载链接如下。步骤二：修改文件名。将原文件名cifar-10-python.tar.gz更改为cifar-10-batches-py.tar.gz。步骤三：移动文件位置。将修改后的文件移动到 C:\Users{你的用户名}.keras\datasets。步骤四：使用TensorFlow读取数据集。另外，可以采用本...