tensorflow CIFAR-10数据集实战前奏-下载导入数据集

本文围绕CIFAR-10数据集展开,介绍其包含60000张32*32三通道彩色图像,共10类。详细说明了使用TensorFlow下载和导入该数据集的步骤,包括下载官方代码并解压、修改__init__文件以及编写代码下载数据等内容。

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CIFAR-10数据集 

      CIFAR-10数据集包含60000张32*32的三通道的彩色图像。CIFAR-10一共有10类图片,每一类图片有6000张,有飞机,鸟,猫等图片。

1、下载官方代码并解压

TensorFlow在github上中同样有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,地址为:https://github.com/tensorflow/models,可以直接下载zip文件再解压,如果使用git的话也可以使用如下命令进行下载

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

下载完成后,进入你的tensorflow的工作目录,我使用的是Anoconda,目录在:C:\Users\10114\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow

进入tensorflow目录,将下载好的文件放到该目录下(如果下载的是zip则解压到该目录下)

2、修改__init__文件

之前运行程序一直报:ModuleNotFoundError: No module named 'cifar10' 错误,但是点进去又能看到cifar10库文件,纠结了我半天。。。后面与mnist数据集对比才找到解决办法,真的坑。。。

修改目录:C:\Users\10114\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\models\tutorials\image下的__init__.py文件,原始状态为:

报错信息:

修改为:

3、下载数据

编写代码进行数据下载:

# -*- coding: UTF-8 -*-
from tensorflow.models.tutorials.image.cifar10 import cifar10_input,cifar10
"""
数据手动下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
"""
images,labels = cifar10_input.distorted_inputs(12)
print(images.shape)
print(labels.shape)

点击运行,看到这样的页面就已经开始下载了:

大概下载十分钟左右,然后找到数据的保存地址:

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