CIFAR100 小型图像分类数据集
load_data 函数
keras.datasets.cifar100.load_data(label_mode="fine")
加载 CIFAR100 数据集。
这是一个包含 50,000 张 32x32 彩色训练图像和 10,000 张测试图像的数据集，这些图像被标记为 100 个细粒度类别，这些类别又被分组为 20 个粗粒度类别。请访问 CIFAR 首页 了解更多信息。
参数
- label_mode:
"fine","coarse"之一。 如果为"fine"，则类别标签为细粒度标签；如果为"coarse"，则输出标签为粗粒度超类。
返回
- NumPy 数组的元组:
(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train: uint8 NumPy 数组，包含灰度图像数据，形状为 (50000, 32, 32, 3)，包含训练数据。像素值范围为 0 到 255。
y_train: uint8 NumPy 数组，包含标签（0-99 范围内的整数），形状为 (50000, 1)，用于训练数据。
x_test: uint8 NumPy 数组，包含灰度图像数据，形状为 (10000, 32, 32, 3)，包含测试数据。像素值范围为 0 到 255。
y_test: uint8 NumPy 数组，包含标签（0-99 范围内的整数），形状为 (10000, 1)，用于测试数据。
示例
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data()
assert x_train.shape == (50000, 32, 32, 3)
assert x_test.shape == (10000, 32, 32, 3)
assert y_train.shape == (50000, 1)
assert y_test.shape == (10000, 1)