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。

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cifar10数据集下载地址

CIFAR-10是一个常用的小型图像识别数据集，包含60,000张32x32彩色图片，分为10个类别，如飞机、汽车、鸟类等。如果你想直接从互联网上下载CIFAR-10数据集，通常建议访问其官方网站或者通过像TensorFlow、PyTorch这样的深度学习库提供的数据集模块获取。

- 官方网站：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html，这里可以找到原始的.tar.gz文件。
- 使用Python库下载：例如，在`torchvision.datasets`中可以通过`cifar10.download_url()`下载预处理好的版本，或者在`tensorflow.keras.datasets`中有类似的功能。

请注意，由于版权和隐私原因，有些地方可能会提供镜像站点或需要注册后才能下载。在实际操作前，请确认是否遵守相关的使用协议。

cifar100数据集多少g

CIFAR-100数据集是一个常用的计算机视觉数据集，其中包含100个目标类别的60000个彩色图像，每个类别有600张图像。每个图像的大小为32x32像素。

该数据集的文件大小取决于其存储格式和压缩方式。通常，CIFAR-100数据集的压缩文件大小约为163MB。

然而，如果将数据集下载并解压缩到计算机上，则需要约1.7GB的磁盘空间。在此过程中，数据集将被分为训练集（50000个图像）和测试集（10000个图像），并且将保存为图像文件和元数据文件。

总之，CIFAR-100数据集压缩文件大小为163MB，而解压缩后的数据集大小为1.7GB。