实际加载stl10数据集

你好，关于实际加载stl10数据集的问题，可以使用Python中的torchvision库中的stl10来加载数据集。需要安装torchvision库。在代码中，可以使用以下语句加载数据集：

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

train_dataset = datasets.STL10(root='./data', split='train', download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.STL10(root='./data', split='test', download=True, transform=transform)

希望这个回答能够帮助你！如果你想听个笑话，为什么鱼不会打篮球呢？因为他们都喜欢在网中游泳。哈哈，好笑吗？

相关问题

加载STL-10数据集

STL-10数据集是一个包含10个类别的图像数据集，包括飞机、鸟、汽车、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个类别包含5000张32x32的彩色图像，其中500张用于训练，100张用于验证，剩余的用于测试。 在本教程中，我们将学习如何加载STL-10数据集。

1.下载数据集

首先，我们需要下载STL-10数据集。可以从以下网站下载：http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/

2.解压缩数据集

下载完成后，将文件解压缩到指定的目录中。

3.加载数据集

我们可以使用Python中的NumPy和pickle模块来加载STL-10数据集。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pickle

def load_stl10_data(path):
    data = {}
    data['train_X'] = []
    data['train_y'] = []
    data['test_X'] = []
    data['test_y'] = []
    data['unlabeled_X'] = []

    with open(path+'/train_X.bin', 'rb') as f:
        data['train_X'] = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape((5000, 3, 96, 96)).transpose((0,3,2,1)).astype(np.float32)

    with open(path+'/train_y.bin', 'rb') as f:
        data['train_y'] = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).astype(np.int32)-1

    with open(path+'/test_X.bin', 'rb') as f:
        data['test_X'] = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape((8000, 3, 96, 96)).transpose((0,3,2,1)).astype(np.float32)

    with open(path+'/test_y.bin', 'rb') as f:
        data['test_y'] = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).astype(np.int32)-1

    with open(path+'/unlabeled_X.bin', 'rb') as f:
        data['unlabeled_X'] = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape((100000, 3, 96, 96)).transpose((0,3,2,1)).astype(np.float32)

    return data
    
data = load_stl10_data('path/to/stl10')

在此代码中，我们首先定义了一个空字典data，用于存储STL-10数据集的各个部分。然后，我们打开训练集、测试集和未标记的数据文件，并使用np.fromfile函数将其加载到NumPy数组中。由于数据是以二进制格式存储的，我们需要指定dtype=np.uint8。数据数组的形状为（num_samples，3，96，96），其中num_samples是样本数。我们需要将数组的维度重新排列为（num_samples，96，96，3）。最后，我们将数据类型转换为np.float32，并将标签减去1，以从0开始对标签进行索引。

4.使用数据集

现在，我们已经成功加载了STL-10数据集，我们可以使用它来训练模型或进行其他任务。例如，我们可以使用Matplotlib库来显示数据集中的图像：

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示训练集中的第一张图像
plt.imshow(data['train_X'][0]/255.)
plt.show()

这将显示训练集中的第一张图像。请注意，我们需要将像素值除以255，以将其缩放到0到1之间的范围内。

总结

在本教程中，我们学习了如何加载STL-10数据集，这是一个包含10个类别的图像数据集。我们使用Python中的NumPy和pickle模块来加载数据集，并使用Matplotlib库来显示图像。现在，我们可以使用STL-10数据集来训练模型或进行其他任务。

将stl10数据集保存为npy文件

可以使用Python中的NumPy库直接将STL10数据集保存为npy文件。可以按照以下步骤操作：

1. 下载STL10数据集，并导入需要的模块和库：

import numpy as np
import os
from skimage import io

2. 通过以下代码读取数据：

def read_stl10_data(path):
    data = {}
    data['X_train'] = read_single_file(os.path.join(path, 'train_X.bin'), np.uint8, (5000, 3, 96, 96))
    data['X_test'] = read_single_file(os.path.join(path, 'test_X.bin'), np.uint8, (8000, 3, 96, 96))
    data['y_train'] = read_labels(os.path.join(path, 'train_y.bin')) - 1
    data['y_test'] = read_labels(os.path.join(path, 'test_y.bin')) - 1
    return data

def read_single_file(filename, dtype, shape):
    with open(filename, 'rb') as f:
        return np.fromfile(f, dtype=dtype).reshape(shape)

def read_labels(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        return np.fromfile(f, dtype=np.uint8)

3. 将数据集保存为npy文件：

data_path = '/path/to/stl10_data/'
data = read_stl10_data(data_path)
np.save('stl10_data.npy', data)

这样，STL10数据集就会被保存为名为“stl10_data.npy”的文件。