它也包含一个Python字典对象。它有以下条目:label_names– 一个10个元素的列表,它为上述标签数组中的数字标签赋予了有意义的名称。例如,label_names [0] ==“飞机”,label_names [1] ==“汽车”等 二进制版本 二进制版本包含文件 data_batch_1.bin, data_batch_2.bin,…,data_batch_5.bin以及test_batch...
label_names -- 一个由10个元素组成的列表,该列表为上述标签数组中的数字标签提供了有意义的名称。 For example, label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile", etc. 处理数据的五大步骤 读入数据 划分数据集(拆分样本集合) 训练样本集乱序 生成批次数据 校验数据有效性 In [3] # 加载...
label_names – 十个类别对应的英文名 总结 cifar-10是我所接触过的第二个图像数据集,和之前了解的mnist数据集相比,划分为5个training batches。图像也是彩色,所以要给图像的三个通道进行管理。
例如,label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile"等。 3.CIFAR-100数据集 数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签和1个大类“coarse”标签。 4.CIFAR-100数据集Python版本 同CIFAR-10...
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 数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。每个图像带有1个小类的“fine”标签...
label_names:标签的名称,在数据集中标签是按index分类的,相应的index的名字就在这里。 num_vis:数据的维度,这里是3072。 我们依然使用PyTorch来读取Cifar10数据集,完整的代码具体如下: import torch from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.datasets as dsets ...
label_names 它给出了0~9每个数字对应的分类名。例如label_names[0] == "airplane",label_names[1] == "automobile"等等。 下面的代码可以将CIFAR-10 数据集解析到Numpy数组 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotaspltimportos ...
另外对于python的数据集,还有一个标签为“label_names”,例如label_names[0] == “airplane”等。 对于具体的数据读取,官网上也提供了相应的代码 代码实例 前面说到,label是一个包含0-9的list列表,根据之前我们用到的one-hot方法,采用稀疏性列表法,即10个列表数字中只有对应的那个值为1,其他值都为0,因此需要...
label_names = p.load(f, encoding='latin1') names = label_names['label_names'] return names # load data label_names = load_CIFAR_Labels("cifar-10-batches-py/batches.meta") imgX1, imgY1 = load_CIFAR_batch("cifar-10-batches-py/data_batch_1") ...
label_names 这是一个10元素的列表,用于根据标签值获取对应的标签名字,例如: label_names[0] == "airplane", label_names[1] == "automobile 二进制版本 二进制版本的文件解压后,将得到 data_batch_1.bin, data_batch_2.bin, ..., data_batch_5.bin,以及 test_batch.bin. 每个文件按照下面的格式生成...