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,并被分组为 20 个粗粒度类别。更多信息请参见 CIFAR 主页。
参数
"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。返回值
(x_train, y_train), (x_test, y_test)
。x_train
: 形状为 (50000, 32, 32, 3)
的 uint8
类型 NumPy 数组,包含训练数据。像素值范围为 0 到 255。
y_train
: 形状为 (50000, 1)
的 uint8
类型 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
类型 NumPy 数组,包含测试数据。像素值范围为 0 到 255。
y_test
: 形状为 (10000, 1)
的 uint8
类型 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)