CIFAR-10官方测试代码

CIFAR-10是一个常用的小型图像识别数据集，包含60,000张32x32像素的彩色图片，分为10个类别。如果你想要查看CIFAR-10的官方测试代码，通常这会在深度学习库如TensorFlow、PyTorch或者Keras等提供的示例代码中找到。

例如，在Python的Keras库中，你可以参考官方文档中的教程，其中会有一个训练并评估模型在CIFAR-10测试集上的示例。以下是一个简化的例子：

from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 创建一个简单的卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 测试模型性能
score = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', score[1])