下载的cifar-100 导入问题

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

### 使用 PyTorch 下载 CIFAR-10CIFAR-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-10CIFAR-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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