def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f,encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float") #reshape 方法将 X 的形状变为 (10000, 32, 32, 3)，即将原来的第二、三维换成了新的第三、四维 # transpose 方法将 X 的维度顺序从原来的 (10000, 32, 32, 3) 转换成了 (10000, 3, 32, 32)，即将原来的第二、三、四维换成了新的第一、二、三维。 # astype 方法将转换后的数组元素类型转换为 float 类型 Y = np.array(Y) return X, Y

这是一个用于加载 CIFAR 数据集的函数，函数的输入参数是数据集的文件名，输出是一个元组 (X, Y)，其中 X 是形状为 (10000, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，表示 CIFAR 数据集中的图像数据，Y 是形状为 (10000,) 的 numpy 数组，表示 CIFAR 数据集中的图像标签。

该函数的实现过程如下：

1. 使用 Python 自带的 open 函数打开数据集文件，并使用 pickle.load 函数加载数据集。其中，pickle.load 函数可以将一个序列化的对象从文件中读取出来，并反序列化为 Python 对象。
2. 从加载的数据集中获取图像数据 X 和标签数据 Y。其中，X 的形状为 (10000, 3072)，即 10000 张 32x32x3 的 RGB 图像，每张图像被展平成了长度为 3072 的一维向量；Y 的形状为 (10000,)，表示每张图像对应的标签。
3. 使用 reshape 方法将 X 的形状变为 (10000, 3, 32, 32)，即将原来的每张图像的一维向量重新变成了 32x32x3 的三维数组。
4. 使用 transpose 方法将 X 的维度顺序从原来的 (10000, 32, 32, 3) 转换成了 (10000, 32, 32, 3)，即将原来的第二、三、四维换成了新的第一、二、三维。
5. 使用 astype 方法将 X 的数据类型转换为 float 类型，以便后续的计算。
6. 将标签数据 Y 转换为 numpy 数组，并返回元组 (X, Y)。

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# from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y

这段代码是载入 CIFAR 数据集的一个 batch 的数据，并且返回图片和标签的 numpy 数组。具体来说，这个函数读取一个 CIFAR 数据集的 batch 文件，然后将其中的图片和标签存储到 X 和 Y 变量中，分别表示图片和标签的 numpy 数组。在读取图片数据之后，这个函数还会对图片数据进行 reshape 和 transpose 操作，将其从原本的 (10000, 3072) 的形状转换为 (10000, 32, 32, 3) 的形状，方便后续处理和分析。最后，这个函数返回图片和标签的 numpy 数组。

def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f) X = datadict['data'] Y = datadict['labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y显示'ascii' codec can't decode byte 0x8b in position 6: ordinal not in range(128)

这段代码是用来加载CIFAR-10数据集的一个batch。具体来说，它打开一个二进制文件，读取其中的数据和标签，并对数据进行reshape和转置操作，最后返回数据和标签的numpy数组。其中的pickle.load()函数是Python标准库中的一个模块，用于将Python对象序列化为字节流，以便于存储或传输，而load_CIFAR_batch()函数则使用了这个模块来加载一个二进制文件中的数据。显示的错误信息可能是因为该文件不是一个合法的二进制文件。