def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)

这是一个函数，用于从数据集中随机抽取一定比例的数据。其中，dataSet是原始数据集，ratio是抽取比例。函数的返回值是抽取后的子数据集subdataSet。lenSubdata是子数据集的长度，通过round函数将原始数据集长度乘以抽取比例得到。

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def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)#返回浮点数 while len(subdataSet) < lenSubdata: index = randrange(len(dataSet) - 1)

这是一个Python函数，名为get_subsample，它有两个参数：dataSet和ratio。它的作用是从数据集中随机抽取一部分数据，抽取的比例由ratio参数指定。抽取的数据存储在subdataSet列表中，列表的长度由lenSubdata变量指定，它是数据集长度乘以ratio后四舍五入的结果。

def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data 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] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first 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() # Package data into a dictionary 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, }

这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data，用于加载和预处理CIFAR-10数据集，并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。

具体来说，这个函数完成了以下几个步骤：

1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集，得到原始的训练集和测试集数据（X_train, y_train, X_test, y_test）。

2. 对原始数据进行子采样，得到num_training个样本作为训练集，num_validation个样本作为验证集，num_test个样本作为测试集。

3. 对训练集、验证集和测试集进行均值归一化，即将每个像素减去训练集的均值像素值。这个操作可以提高模型的训练效果和泛化能力。

4. 对训练集、验证集和测试集进行通道转置，即将原来的(样本数, 高, 宽, 通道数)的四维数组转换为(样本数, 通道数, 高, 宽)的四维数组。这个操作是因为在深度学习中，通常把通道数放在第二个维度上，方便卷积计算。

5. 将处理后的训练集、验证集和测试集打包成一个字典，返回给调用者。

需要注意的是，这个函数中使用了load_CIFAR10函数，也就是另一个函数，用于从文件中加载CIFAR-10数据集。另外，这里的cifar10_dir变量指定了CIFAR-10数据集的路径，需要根据实际情况进行修改。