cifar10的包是如何实现的
时间: 2023-12-11 12:29:17 浏览: 17
cifar10是一个经典的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。它的包是由Python的pickle模块序列化得到的,其中包含了训练集和测试集的图像数据和标签。具体实现可以参考以下代码:
```python
import pickle
import numpy as np
def load_cifar10_data(file):
with open(file, 'rb') as fo:
data = pickle.load(fo, encoding='bytes')
images = data[b'data']
labels = np.array(data[b'labels'])
images = images.reshape((len(images), 3, 32, 32)).transpose(0, 2, 3, 1)
return images, labels
train_images, train_labels = load_cifar10_data('cifar-10-batches-py/data_batch_1')
test_images, test_labels = load_cifar10_data('cifar-10-batches-py/test_batch')
```
这里的load_cifar10_data函数会读取指定文件中的数据,并将图像数据reshape成(60000, 32, 32, 3)的形状,即60000张32x32的彩色图像。同时,标签数据也被读取并转换成numpy数组。