下载CIFAR-10数据集如何使用

CIFAR-10是一个经典的图像分类数据集，包含了10个类别的60000张32x32的彩色图片。你可以通过以下步骤下载并使用这个数据集：

1. 前往CIFAR-10官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
2. 点击链接下载数据集（格式为tar.gz），并解压到本地文件夹
3. 使用相应的编程语言（如Python）读取数据集，预处理并进行模型训练和测试

在Python中，你可以使用以下代码来读取CIFAR-10数据集：

import pickle
import numpy as np

def load_data(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        data = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return data[b'data'], np.array(data[b'labels'])

# 加载训练集
train_data, train_labels = load_data('cifar-10-batches-py/data_batch_1')
for i in range(2, 6):
    data, labels = load_data('cifar-10-batches-py/data_batch_%d' % i)
    train_data = np.concatenate((train_data, data), axis=0)
    train_labels = np.concatenate((train_labels, labels), axis=0)

# 加载测试集
test_data, test_labels = load_data('cifar-10-batches-py/test_batch')

以上代码会将训练集的所有数据和标签拼接在一起，并将测试集数据和标签分别存储在两个变量中。接下来你就可以对数据进行预处理，并使用模型对其进行训练和测试了。

相关问题：
1. CIFAR-10数据集包含哪些类别？
2. 数据集的图像大小是多少？
3. 除了Python，还有哪些编程语言可以读取CIFAR-10数据集？