cifar-100 python读取程序

CIFAR-100是一个用于图像识别的数据集，包含60000张32x32像素的彩色图片，分为100个类别。在Python中读取CIFAR-100数据通常会使用一些深度学习库如`torchvision`或直接操作其提供的`.tar.gz`文件。

首先，你需要安装必要的库，比如`torch`和`torchvision`：

pip install torch torchvision

然后可以使用以下代码来读取CIFAR-100数据集：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换成Tensor
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化
])

# 加载CIFAR-100数据集
train_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 获取训练集和测试集的批次
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 对象迭代查看样例图片和标签
for images, labels in train_loader:
    print("Images shape:", images.shape)
    print("Labels:", labels)
    break

这段代码下载并加载了数据，创建了数据加载器，使得我们可以按批次迭代数据。`train_dataset`和`test_dataset`分别是训练集和测试集，`DataLoader`用于生成批次数据，方便神经网络模型训练和评估。