下载的cifar-100 导入问题

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分类专栏： # 深度学习 文章标签： cifar-100 cifar-10
于 2022-04-07 20:15:47 首次发布
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博客提及了CIFAR-10和CIFAR-100，但未给出更多详细信息。CIFAR-10和CIFAR-100是常见的图像数据集，在图像识别等领域有广泛应用。

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如图

cifar-100数据集处理
ahin159的博客
07-30 2981
cifar-100数据集处理 这个数据集就像CIFAR-10，除了它有100个类，每个类包含600个图像。每类各有500个训练图像和100个测试图像。图片大小为32323，有两个标签，一个是粗标签coarse_labels = 20，一个是精标签fine_labels = 100。我选择使用精标签作为label： import numpy as np import random import pickle import platform import os #加载序列文件 def load_pickle(f
CIFAR-100 图片格式数据集
09-27
CIFAR-100 图片格式数据集，按 100 分类文件夹储存 https://github.com/cyizhuo/CIFAR-100-dataset
pyhon版本的cifar100数据集
09-10
cifar100 pyhon版本的数据集，文件夹里添加加一个load_data.py代码，用于演示如何提取所需100数据集文件,有兴趣的可以下载使用
CIFAR10/CIFAR100数据集介绍
Nicola.Zhang
05-31 2838
转：原文链接： https://www.cnblogs.com/cloud-ken/p/8456878.html
cifar10 和cifar100加载详解
just do it in simplest way
10-22 1790
1.使用python3对cifar10数据集的python读取 2.用python读取cifar-10与cifar-100图像数据 3.Python3读取深度学习CIFAR-10数据集出现的若干问题解决 附上数据讲解链接：深度学习 10. cifar-10 介绍 对于以上博主的总结表示感谢！ ...
CIFAR-100数据集的加载和预处理教程
m0_62919535的博客
11-12 1万+
dataset类需要继承import torch.utils.data.dataset。dataset的作用是将任意格式的数据，通过读取、预处理或数据增强后以tensor的形式输出。其中任意格式的数据指可能是以文件夹名作为类别的形式、或以txt文件存储图片地址的形式。而输出则指的是经过处理后的一个 batch的tensor格式数据和对应标签。dataset类需要重写的主要有三个函数要完成：__init__函数、__len__函数和__getitem__函数。
Cifar-10:使用Cifar-10数据集进行图像分类
04-30
数据集下载： 抽象的： CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 ...
cifar-10-matlab数据集
04-08
cifar-10数据集,matlab版本。 CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。...
cifar-10.1-pytorch:CIFAR-10.1 [Recht et al。，2018] pytorch数据集包装器
05-13
CIFAR-10.1是CIFAR-10数据集的一个修订版本，由Recht等人在2018年提出，旨在解决原始CIFAR-10数据集中存在的样本选择偏差问题。CIFAR-10是一个广泛用于计算机视觉领域的小型图像识别任务的数据集，包含10个类别，每...
cifar-10-python.rar
07-09
这个版本的数据集可能已经经过处理，方便Python开发者直接导入和使用，例如通过PIL（Python Imaging Library）或numpy库。 文件名"**cifar-10-python.tar.gz**"表明这是一个tar归档文件，同时被gz压缩。在Linux或...
基于Keras+Resnet_v1对cifar-10进行图像分类
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总的来说，这个项目展示了如何利用Keras和ResNet_v1来处理图像分类问题，并通过数据增强和适当的模型结构设计，提高了在CIFAR-10数据集上的分类精度。这种方法对于其他小型图像识别任务也有借鉴意义。通过深入理解...
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MuMengSunny
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CIFAR10、CIFAR100数据集的官网链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 一、CIFAR100概述 CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32×3232\times 3232×32的彩色图像，其中500张作为训练集，100张作为测试集。对于每一张图像，它有fine_labels和coarse_labels两个标签，分别代表图像的细粒度和粗粒度标签，对应下图中的classes和superclass。也就是说，CIFAR100.
导入并显示CIFAR数据集
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一 实例描述通过import cifar10_input来导入CIFAR数据集。二 代码import cifar10_input import tensorflow as tf import pylab #取数据 batch_size = 12 data_dir = '/tmp/cifar10_data/cifar-10-batches-bin' ''' cifar10_input.inputs...
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http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html两个文件：cifar_input.py 和 convnets_test.py只需修改这两个值，完成cifar10和cifar100之间切换 cifar_input.py：# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # License
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现在主流的pytorch代码处理数据集时很多都是在线从torchvison的库中直接去下载，但是鉴于实验室设备不能联网，就只能使用下载好的数据集，而就在题主下载好之后，按要求解压的指定的目录后,并且将pytorch中的Download改为False之后，出现了错误：Dataset not found or corrupted. You can use download = True to down...
Cifar-100数据集学习笔记
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CIFAR-100简介 CIFAR数据集是一组用于普适物体识别的数据集，由Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。 Cifar-100数据集包含有60000张32X32尺寸的彩色图片，来自100个分类，每个分类包含600张图片。 图片被分为5个训练批次（batch）和一个测试批次，每个批次包含10000个图像。 图片的100个分类从属于20
如何在模型中通过Pytorch 自动下载数据集CIFAR-10、CIFAR-100 和 STL-10。
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### 使用 PyTorch 下载 CIFAR-10、CIFAR-100 和 STL-10 数据集 PyTorch 提供了一个简单的方法来自动下载常用的数据集，例如 CIFAR-10、CIFAR-100 和 STL-10。这些数据集可以通过 `torchvision.datasets` 模块中的相应类轻松获取。 以下是具体的代码示例： #### 导入必要的库 ```python import torch from torchvision import datasets, transforms ``` #### 定义数据转换操作 为了标准化输入图像并将其转换为张量，可以定义如下变换： ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将 PIL 图像或 numpy 数组转换为张量 transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 归一化处理 ]) ``` #### 下载 CIFAR-10 数据集 通过 `datasets.CIFAR10` 类可以从官方源自动下载 CIFAR-10 数据集。 ```python train_dataset_cifar10 = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset_cifar10 = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 上述代码会将训练和测试数据分别存储到指定路径下，并应用预定义的转换[^2]。 #### 下载 CIFAR-100 数据集 类似于 CIFAR-10 的方法，也可以使用 `datasets.CIFAR100` 来下载 CIFAR-100 数据集。 ```python train_dataset_cifar100 = datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset_cifar100 = datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` #### 下载 STL-10 数据集 对于 STL-10 数据集，则可利用 `datasets.STL10` 实现相同功能。 ```python train_dataset_stl10 = datasets.STL10(root='./data', split='train', download=True, transform=transform) test_dataset_stl10 = datasets.STL10(root='./data', split='test', download=True, transform=transform) unlabeled_dataset_stl10 = datasets.STL10(root='./data', split='unlabeled', download=True, transform=transform) ``` 注意：STL-10 还提供未标记的数据用于无监督学习场景[^3]。 以上展示了如何借助 PyTorch 工具链快速完成常见视觉数据集的准备过程。这不仅简化了开发流程还提高了实验效率。
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