CIFAR100 小图像分类数据集

[源代码]

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，这些图像被分为100个细粒度类别，而这100个类别又被分组为20个粗粒度类别。更多信息请参见 CIFAR主页。

参数

• label_mode：可以是"fine"或"coarse"。如果设置为"fine"，则类别标签为细粒度标签；如果设置为"coarse"，则输出标签为粗粒度超类。

返回

• NumPy 数组元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。

x_train：形状为(50000, 32, 32, 3)的uint8 NumPy数组，包含训练数据的灰度图像数据。像素值范围为0到255。

y_train：形状为(50000, 1)的uint8 NumPy数组，包含训练数据的标签（0-99范围内的整数）。

x_test：形状为(10000, 32, 32, 3)的uint8 NumPy数组，包含测试数据的灰度图像数据。像素值范围为0到255。

y_test：形状为(10000, 1)的uint8 NumPy数组，包含测试数据的标签（0-99范围内的整数）。

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)