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)。

相关问题

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): 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 def load_CIFAR10(ROOT): 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 def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用TensorFlow

可以使用以下代码加载MNIST数据集：

import gzip
import os
import pickle
import numpy as np

def load_mnist(path, kind='train'):
    labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind)
    images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind)

    with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8)

    with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
        images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784)

    return images, labels

def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500):
    mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录
    X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train')
    X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k')
    print(X_train.shape)

    mask = range(num_training, num_training + num_validation)
    X_val = X_train[mask]
    y_val = y_train[mask]
    mask = range(num_training)
    X_train = X_train[mask]
    y_train = y_train[mask]
    mask = range(num_test)
    X_test = X_test[mask]
    y_test = y_test[mask]

    X_train = X_train.astype('float32') / 255
    X_val = X_val.astype('float32') / 255
    X_test = X_test.astype('float32') / 255

    return {
        'X_train': X_train,
        'y_train': y_train,
        'X_val': X_val,
        'y_val': y_val,
        'X_test': X_test,
        'y_test': y_test,
    }

这个函数将会返回训练集、验证集和测试集的图像和标签。其中，图像是一个形如`(num_samples, 784)`的数组，标签是一个形如`(num_samples,)`的数组。

def create_config(config_file_env, simclr_cifar10.yml): ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误提示显示了一个语法错误，其中的 `^` 符号指示了错误发生的位置。根据错误提示来看，可能是因为你在函数参数中使用了文件名，但是没有将其作为字符串进行引用。

你可以将 `simclr_cifar10.yml` 用引号引起来，例如：

def create_config(config_file_env, "simclr_cifar10.yml"):
    # 函数体
    pass

或者将其定义为一个变量，然后将变量作为函数参数传入：

config_file = "simclr_cifar10.yml"
def create_config(config_file_env, config_file):
    # 函数体
    pass

这样就可以避免这个语法错误了。