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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

  • 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。

返回值

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

x_train: 形状为 (50000, 32, 32, 3)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)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)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)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)