data_batch_%d，这是什么啊

`data_batch_%d` 是 cifar-10 数据集中训练数据的文件名格式，其中 `%d` 表示一个数字，用于区分不同的数据批次。cifar-10 数据集中的训练数据被分成了 5 个数据批次，每个数据批次包含 10000 张图像和对应的标签数据。因此，训练数据的文件名分别为 `data_batch_1`、`data_batch_2`、`data_batch_3`、`data_batch_4` 和 `data_batch_5`。在读取训练数据时，我们需要循环读取所有的数据批次，并将它们合并成单个数据集。

相关问题

sampled_batch

sampled_batch是一个用于批量采样的函数或方法。在机器学习和数据处理中，批量采样是一种常见的操作，用于从大量的数据中随机选择一部分样本进行处理或训练。

sampled_batch函数通常接受以下参数：
- 数据集：要从中进行采样的数据集。
- 采样数量：要采样的样本数量。
- 采样方式：确定如何进行采样的方法，例如随机采样、均匀采样等。

函数的具体实现方式可能因应用场景而有所不同。下面是一个示例代码，演示了如何使用Python的random模块进行随机采样：

import random

def sampled_batch(dataset, sample_size, sampling_method='random'):
    if sampling_method == 'random':
        sampled_data = random.sample(dataset, sample_size)
    elif sampling_method == 'uniform':
        sampled_data = random.choices(dataset, k=sample_size)
    else:
        raise ValueError("Unsupported sampling method.")
    
    return sampled_data

# 示例用法
dataset = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_size = 3
sampling_method = 'random'

sampled_data = sampled_batch(dataset, sample_size, sampling_method)
print(sampled_data)

在上述示例中，我们定义了一个sampled_batch函数，它接受一个数据集（dataset）、采样数量（sample_size）和采样方式（sampling_method）作为参数。根据采样方式的不同，函数使用random模块中的不同函数进行采样。最后，函数返回采样得到的数据。

请注意，示例代码中只是一种实现方式，实际应用中可能会根据具体需求进行调整和优化。

def load_CIFAR10(ROOT): """ load all of cifar """ xs = [] ys = [] for b in range(1,2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b, )) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte

这是一个用于加载整个 CIFAR-10 数据集的函数，函数的输入参数是数据集所在的目录 ROOT，输出是一个元组 (Xtr, Ytr, Xte, Yte)，其中：

- Xtr 是形状为 (50000, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的训练图像数据；
- Ytr 是形状为 (50000,) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的训练图像标签；
- Xte 是形状为 (10000, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的测试图像数据；
- Yte 是形状为 (10000,) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的测试图像标签。

该函数的实现过程如下：

1. 初始化空列表 xs 和 ys，用于存储加载的数据集。
2. 使用 for 循环遍历数据集的所有数据批次，从每个数据批次文件中加载图像数据和标签数据，并分别存储到列表 xs 和 ys 中。
3. 使用 np.concatenate 函数将列表 xs 和 ys 中的所有数据堆叠起来，得到形状为 (50000, 32, 32, 3) 和 (50000,) 的训练数据 Xtr 和 Ytr。
4. 释放内存，删除变量 X 和 Y。
5. 加载测试数据集，得到测试数据 Xte 和标签数据 Yte。
6. 返回元组 (Xtr, Ytr, Xte, Yte)。