CIFAR-10可视化

最新推荐文章于 2024-08-01 14:05:32 发布

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最新推荐文章于 2024-08-01 14:05:32 发布 · 988 阅读

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本文介绍了CIFAR-10数据集的结构，包括10个类别，每个类别6000张32x32的图片，分为训练集和测试集。内容详细阐述了数据集的下载文件结构，并解析了每个batch文件中的data数组和labels列表。文章还展示了数据集中的前三个图片进行可视化。

一、CIFAR-10结构介绍

官方介绍为：CIFAR-10

CIFAR-10数据集包含10个类别，每个类别6000个图片，总共60000个图片。每个图片的大小为32x32。训练集包含50000个图片，测试集包含10000个图片。

下载的文件结构如下：

其中，训练集为data_batch_1，data_batch_2，……data_batch_5，测试集为test_batch，batches.meta包含图片的10个类别的名称。
每个文件都是用pickle包导出的，因此用以下方式打开文件：

def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

每个batch文件中包含：

data–一个 NumPy数组，大小为10000x3072，数据类型为uint8。其中，每行存储一个32x32的图片，前1024个数字为red channel的值，中间1024个数字为green channel的值，最后为1024个数字为blue channel的值。图片文件是以行主序存储的，因此，前32个值为图片第一行的red cha