1、下载cifar 10数据集数据集(下载Python版本数据集)。 下载链接如下 2、修改文件名。将原文件名cifar-10-python.tar.gz改成cifar-10-batches-py.tar.gz 3、移动文件位置。将修改名字后的文件移动到 C:\Users{你的用户名}.keras\datasets 4、采用TensorFlow读取数据集 importtensorflowastfimportnumpyasnp#加载ci...
(1)CIFAR-10数据集存放在相对文件路径data_dir_cifar10下。 (2)_load_batch_cifar10函数 该函数加载CIFAR-10格式的块文件。根据块文件名filename和相对文件路径data_dir_cifar10拼接得到块文件位置。用numpy中的load函数加载(用cPickle中的load函数也可以加载)返回batch,batch是1个字典,里面包含数据和标签。根据数...
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...
复制 #python3importnumpyasnpimportpickleimportosCIFAR_DIR="./cifar-10-batches-py"print(os.listdir(CIFAR_DIR))withopen(os.path.join(CIFAR_DIR,"data_batch_1"),'rb')asf:data=pickle.load(f,encoding='bytes')print(type(data))print(data.keys())print(type(data[b'data']))print(type(data[b...
数据集中包含另外1个叫batches.meta的文件。它也包含1个Python字典对象。有如下列元素: label_names——1个10元素的列表,给labels中的数值标签以有意义的名称。例如,label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile"等。 3.CIFAR-100数据集 ...
dataset_folder=r"E:\Python36\my tensorflow\DataSet\CIFAR-10\cifar-10-batches-py"train_dataset,train_labels=loadDataset(dataset_folder)valid_dataset,valid_labels=loadValidset(os.path.join(dataset_folder,"test_batch"))#图片识别时才需要 label_names=unpickle(os.path.join(dataset_folder,"batches.me...
load_CIFAR_Labels("/data/cifar-10-batches-py/batches.meta") imgX, imgY = load_CIFAR_batch("/data/cifar-10-batches-py/data_batch_1")printimgX.shapeprint"正在保存图片:"foriinxrange(imgX.shape[0]): imgs = imgX[i -1]ifi <100:#只循环100张图片,这句注释掉可以便利出所有的图片,图片...
该数据集文件包含data_batch1……data_batch5,和test_batch。batches.meta是一个python字典对象,如:abel_names[0] == “airplane”, label_names[1] == “automobile”。 如何将该数据转化为图片格式: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnpimportos ...
2 自定义cifar10数据集分析格式在定义数据集之前，我们首先要做的就是数据集的格式分析。在cifar官网中，我们可以得知数据集的基本格式，还可以通过已有的博客，查看读取cifar10的代码样例。 如下图所示是cifar-10-batches-py数据集的目录文件，这里我们主要是关注data_batch和test_batch。3 加载数据这里我主要以...
ROOT='cifar-10-batches-py'X_train,y_train,X_test,y_test=load_CIFAR10(ROOT) 查看下训练集合测试集数据的shape: 可以看到X的shape是(nub_samples,img_size,img_size,channel),“channel_last”对应TensorFlow backend,“channel_first”对应Theano 。y的shape是(50000,),表示y是一维的array向量,其与shape(...