获取cifar-10数据集 Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 cifar-10数据集和cifar-100数据集的官方网址都是:https://www.cs.toron...
也就是说我们的数据集不是预先处理好的，像mnist，cifar10等它已经给你处理好了，更多的是原始的图片。比如我们以猫狗分类为例。在data文件下，有两个分别为train和val的文件夹。然后train下是cat和dog两个文件夹，里面存的是自己的图片数据，val文件夹同train。这样我们的数据集就准备好了。
download=False, transform=transform)# 测试集(cifar10 测试集提供 10 个类别的共 10000 张 32*32 的 rgb 通道的图片)test_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(),"dataset"), train=False, download=False, transform=transform)# 获取数据集的数据数量print(f'train_dataset:{len(trai...