CIFAR10数据集介绍

CIFAR10数据集包括10类图像，每张图像的大小为32*32，包含如上图的十个类别的对象。每个类都包含6000张图片，总共有60000张图片，数据集平衡。其中，训练组图像包含50000张图片，测试集包含10000张图像。

数据集的下载

数据集地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
也可以使用pytorch中的方法来获取数据集：

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='存储路径',train=True,download=True,transform = transform,)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='存储路径',train=False,download=True,transform = transform,)

下载后的数据集如下：

包含五个训练batch和一个测试batch，每个batch包含一万张图片。在做深度学习训练的时候直接从batch中读取数据就好，也可以转换为PNG或者JPG图片格式来再进行读取和查看图像数据。
读取代码如下：

# !/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:WeiFeng Liu
# @Time: 2021/11/5 下午1:02import cv2
import numpy as np
from six.moves import cPickle as pickle
#解压缩二进制文件
def unpack(file):fo = open(file, "rb")dict = pickle.load(fo,encoding='iso-8859-1')fo.close()return dict## unpack trainsetfor i in range(1,6):data_name = "训练batch路径" + str(i)Xtr = unpack(data_name)print(data_name + 'is loading....')for j in range(10000):img = np.reshape(Xtr['data'][j],(3,32,32))img = img.transpose(1,2,0)img_name = 'train/' + str(Xtr['labels'][j]) + '_' + str(j+ (i-1)*10000) + '.jpg'cv2.imwrite(img_name,img)print(data_name + 'is loaded....')testXtr = unpack('测试batch路径')
for i in range(0,10000):img = np.reshape(testXtr['data'][i],(3,32,32))img = img.transpose(1,2,0)img_name = 'test/' + str(testXtr['labels'][i]) + '_' + str(i) + '.jpg'cv2.imwrite(img_name, img)

在python3中解压二进制文件要带上这一句：

 dict = pickle.load(fo,encoding='iso-8859-1')

否则会出现编码错误。

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