Cifar10下载脚本

CIFAR-10是一个常用的小型图像数据集，常用于计算机视觉的入门学习和模型验证。如果你想从原始网站下载CIFAR-10数据，通常会需要编写一个Python脚本来自动化这个过程，因为其官方网站提供的是分块下载链接。

以下是一个简单的Python脚本示例，使用`wget`库来下载CIFAR-10数据：

import os
import wget

# 数据集URL
url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz"

# 下载文件名
filename = "cifar-10-binary.tar.gz"

# 如果文件不存在，则开始下载
if not os.path.isfile(filename):
    wget.download(url, filename=filename)

# 解压文件
os.system("tar -xzf cifar-10-binary.tar.gz")

# 移动文件到预期位置（假设在当前目录下）
os.system(f"mv cifar-10 /path/to/save/cifar10")  # 将路径替换为实际保存位置

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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。

pytorch datasets.CIFAR10保存在当前路径

如果你使用的是 Jupyter Notebook 或者 Colab，可以使用以下代码进行下载和解压：

import torchvision
from torchvision import datasets

# 下载CIFAR10
trainset = datasets.CIFAR10(root='./', train=True, download=True)
testset = datasets.CIFAR10(root='./', train=False, download=True)

如果你使用的是命令行或者 Python 脚本，可以使用以下代码进行下载和解压：

import torchvision
from torchvision import datasets

# 下载CIFAR10
trainset = datasets.CIFAR10(root='./', train=True, download=True)
testset = datasets.CIFAR10(root='./', train=False, download=True)

下载完成后，CIFAR10 数据集会被保存在当前路径下。你可以使用 `trainset` 和 `testset` 访问训练集和测试集的数据。