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解析CIFAR-10训练数据集

CIFAR-10是一个常用的机器学习数据集，包含5000多张_rgb图像，分布于10个类别。数据集被分成不同的批次，每个批次包含500张图像，与对应的标签信息。

获取CIFAR-10训练数据集可以通过以下步骤完成：

1.前往指定的文件下载地址，获取对应的提取码。2.使用文件提取工具解压文件，并将数据导入到你的项目目录中。3.确保存储路径正确，避免文件损坏或丢失。

数据解析示例以下是数据集文件格式的简要说明：

• 每个数据批次使用pickle文件格式存储。
• 数据结构包含多个键值对，包括_data（图像数据）、labels（标签）、batch_label（批次标识）、filenames（文件名）。
• 图像数据以numpy数组形式存储，形状为32x32x3（宽x高x通道）。

例：获取第一个批次数据

import osimport numpy as npimport pickle

CIFAR_DIR = "./cifar-10-batches-py"

查看目录内容

print(os.listdir(CIFAR_DIR))

打开数据文件并读取

with open(os.path.join(CIFAR_DIR, "data_batch_1"), 'rb') as f:data = pickle.load(f, encoding='bytes')print(type(data))print(data.keys())print(data[b'data'].shape)print(data[b'data'][0:2])print(data[b'labels'][0:2])print(data[b'batch_label'])

图片显示结果以下是第100个索引的图片内容：

import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.pyplot import imshow

image_arr = data[b'data'][100]image_arr = image_arr.reshape((3, 32, 32)) # 调整维度image_arr = image_arr.transpose((1, 2, 0)) # 调整为 camaraderie等顺序imshow(image_arr)