cifar10的训练集验证集测试集怎么分

通常的做法是将CIFAR10数据集中的50,000张32x32的彩色图片平均分为5个训练batch，每个batch包含10,000张图片，其中4个batch用作训练集，1个batch用作验证集。测试集包含10,000张图片，这些图片和训练集、验证集的图片是不重复的。

在具体实现时，可以使用深度学习框架提供的数据加载和分割工具，将上述划分方式转化为代码实现。例如，在使用TensorFlow训练CIFAR10数据集时，可以使用以下代码来加载和分割数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 加载CIFAR10数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 将训练集划分为训练集和验证集
x_train, x_val = x_train[:45000], x_train[45000:]
y_train, y_val = y_train[:45000], y_train[45000:]

# 构建训练集、验证集和测试集中的数据管道
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_data = train_data.shuffle(buffer_size=10000).batch(128)

val_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
val_data = val_data.batch(128)

test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
test_data = test_data.batch(128)

上述代码中，将训练集中的前45,000张图片作为训练集，后5,000张图片作为验证集，测试集不需要划分，直接使用即可。最后使用TensorFlow提供的数据管道将数据划分为训练集、验证集和测试集，以便模型训练和评估。