今天在看网上的视频学习深度学习的时候，用到了CIFAR-10数据集。当我兴高采烈的运行代码时，却发现了一些错误：

# -*- coding: utf-8 -*-

import pickle as p

import numpy as np import os def load_CIFAR_batch(filename): """ 载入cifar数据集的一个batch """ with open(filename, 'r') as f: datadict = p.load(f) X = datadict['data'] Y = datadict['labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): """ 载入cifar全部数据 """ xs = [] ys = [] for b in range(1, 6): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte

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错误代码如下：

'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 0: illegal multibyte sequence

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于是乎开始各种搜索问题，问大佬，网上的答案都是类似：

然而并没有解决问题！还是错误的！(我大概搜索了一下午吧，都是上面的答案)

哇，就当我很绝望的时候，我终于发现了一个新奇的答案，抱着试一试的态度，尝试了一下：

def load_CIFAR_batch(filename):

""" 载入cifar数据集的一个batch """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = p.load(f, encoding='latin1') X = datadict['data'] Y = datadict['labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y

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竟然成功了，这里没有报错了！欣喜之余，我就很好奇，encoding=’latin1’到底是啥玩意呢，以前没有见过啊？于是，我搜索了一下，了解到：

Latin1是ISO-8859-1的别名，有些环境下写作Latin-1。ISO-8859-1编码是单字节编码，向下兼容ASCII，其编码范围是0x00-0xFF，0x00-0x7F之间完全和ASCII一致，0x80-0x9F之间是控制字符，0xA0-0xFF之间是文字符号。

因为ISO-8859-1编码范围使用了单字节内的所有空间，在支持ISO-8859-1的系统中传输和存储其他任何编码的字节流都不会被抛弃。换言之，把其他任何编码的字节流当作ISO-8859-1编码看待都没有问题。这是个很重要的特性，MySQL数据库默认编码是Latin1就是利用了这个特性。ASCII编码是一个7位的容器，ISO-8859-1编码是一个8位的容器。

还没等我高兴起来，运行后，又发现了一个问题：

memory error

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什么鬼？内存错误！哇，原来是数据大小的问题。

X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float")

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这告诉我们每批数据都是10000 * 3 * 32 * 32，相当于超过3000万个浮点数。 float数据类型实际上与float64相同，意味着每个数字大小占8个字节。这意味着每个批次占用至少240 MB。你加载6这些(5训练+ 1测试)在总产量接近1.4 GB的数据。

for b in range(1,2):

f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y)

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所以如有可能，如上代码所示只能一次运行一批。

到此为止，错误基本搞定，下面贴出正确代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

import pickle as p

import numpy as np import os def load_CIFAR_batch(filename): """ 载入cifar数据集的一个batch """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = p.load(f, encoding='latin1') X = datadict['data'] Y = datadict['labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): """ 载入cifar全部数据 """ xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) #将所有batch整合起来 ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) #使变成行向量,最终Xtr的尺寸为(50000,32,32,3) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte

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import numpy as np

from julyedu.data_utils import load_CIFAR10

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # 载入CIFAR-10数据集 cifar10_dir = 'julyedu/datasets/cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) # 看看数据集中的一些样本：每个类别展示一些 print('Training data shape: ', X_train.shape) print('Training labels shape: ', y_train.shape) print('Test data shape: ', X_test.shape) print('Test labels shape: ', y_test.shape)

顺便看一下CIFAR-10数据组成：