解析cifar10数据的python代码

以下是解析CIFAR-10数据集的Python代码示例：

import pickle
import numpy as np

def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

def load_data():
    train_data = None
    train_labels = []

    for i in range(1, 6):
        data_dict = unpickle("data_batch_{}".format(i))
        if i == 1:
            train_data = data_dict[b"data"]
        else:
            train_data = np.vstack((train_data, data_dict[b"data"]))
        train_labels += data_dict[b"labels"]

    test_data_dict = unpickle("test_batch")
    test_data = test_data_dict[b"data"]
    test_labels = test_data_dict[b"labels"]

    return train_data, np.array(train_labels), test_data, np.array(test_labels)

train_data, train_labels, test_data, test_labels = load_data()

运行以上代码后，将会得到以下四个变量：

- `train_data`: 形状为 `(50000, 3072)` 的numpy数组，每一行表示一张图片，总共有50000张训练集图片。
- `train_labels`: 形状为 `(50000,)` 的numpy数组，每个元素是一个整数，表示对应图片的标签。
- `test_data`: 形状为 `(10000, 3072)` 的numpy数组，每一行表示一张图片，总共有10000张测试集图片。
- `test_labels`: 形状为 `(10000,)` 的numpy数组，每个元素是一个整数，表示对应图片的标签。

注意：以上代码需要将CIFAR-10数据集中的数据文件和代码放在同一目录下。