请给出YOLO加载cifar-100数据集的yaml文件内容

YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法，通常用于计算机视觉任务，但YAML文件并不直接关联到YOLO的数据加载过程。对于CIFAR-100这样的图像分类数据集，它使用的通常是PyTorch或TensorFlow等深度学习框架的数据处理脚本，而不是YAML。

YOLO本身可能会使用一些配置文件来指定训练数据的路径、预处理步骤等，但这些配置文件通常不是标准的YAML格式，而是更接近JSON或其他自定义格式。例如，在Darknet（YOLO的原作者实现的框架）中，训练配置可能会包含类似这样的内容：

model_config:
  name: yolov4-tiny
data_config:
  train_data: 'cifar100_train.txt'
  val_data: 'cifar100_val.txt'
  batch_size: 32
  image_size: 416
  anchors: [...]
  num_classes: 100

# 注意：这不是标准YAML，因为YAML不会直接包含变量或函数
preprocessing:
  mean_values: [x, y, z] # CIFAR-100的像素均值
  std_deviations: [...]

其中`train_data`和`val_data`指定了训练和验证图片的路径列表，`image_size`是输入模型的尺寸。实际的YAML内容会因库和配置的不同而有所差异。