cifar100数据集下载

CIFAR-100是一个用于计算机视觉研究的小型图像识别数据集，它包含了100个类别，每个类别有600张32x32像素的彩色图片。这个数据集是由Alex Krizhevsky等人在2009年为了改进他们的卷积神经网络（CNN）模型而创建的。

如果你想下载CIFAR-100数据集，通常可以按照以下步骤操作：

1. **访问官方网站**：首先，访问TORCH Vision库的官方GitHub页面，这是包含CIFAR-10和CIFAR-100等数据集的标准资源：https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html

2. **下载脚本**：在该页面上找到CIFAR-100链接，例如`torchvision.datasets.cifar.CIFAR100`，然后复制相关的下载脚本。

3. **安装依赖**：如果你还没有安装PyTorch，需要先安装它，以及其Vision库。可以使用pip命令进行安装：`pip install torch torchvision`

4. **下载数据**：使用提供的脚本下载并解压数据到你的本地机器。这通常会自动处理数据预处理和划分成训练、验证和测试集。

5. **加载数据**：在你的项目中，通过导入`torchvision.datasets.CIFAR100`，并指定数据集的位置和所需的模式（如train、val或test）来加载数据。