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。