参考:https://jingyan.baidu.com/article/656db9183296c7e381249cf4.html

1、使用读取方式pickle

def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

返回的是一个python字典

2、通过字典的内置函数,获取键值

>>> dict.keys()
dict_keys([b'labels', b'batch_label', b'data', b'filenames'])

3、打印所有键值对应的值

>>> dict[b'labels']------------------对应的是每个图片的真实结果Y,通过batches.meta可以找出对应的字符结果,比如:0表示‘airplane’
[6, 9, 9, 4, 1, 1, 2, 7, 8, 3, 4, 7, 7, 2, 9, 9, 9, 3, ............. 9, 1, 1, 5](结果省略了一些)

>>> len(dict[b'labels'])-----------代表图片的结果数量确实为10000
10000

>>> dict[b'batch_label']------------对应当前数据集是训练集中的那一份
b'training batch 1 of 5'

>>> dict[b'filenames']---------------对应数据集中每张图片的文件名
[b'leptodactylus_pentadactylus_s_000004.png', b'camion_s_000148.png', b'tipper_truck_s_001250.png', b'american_elk_s_001521.png',......... b'estate_car_s_001433.png', b'cur_s_000170.png'](结果同样省略了一些)

>>> dict[b'data']----------------每张图片的数据,每一位类型为uint8
array([[ 59,  43,  50, ..., 140,  84,  72],
       [154, 126, 105, ..., 139, 142, 144],
       [255, 253, 253, ...,  83,  83,  84],
       ...,
       [ 71,  60,  74, ...,  68,  69,  68],
       [250, 254, 211, ..., 215, 255, 254],
       [ 62,  61,  60, ..., 130, 130, 131]], dtype=uint8)

>>> dict[b'data'].shape----------由于我们需要用图像数据来进行卷积,所以需要知道shape
(10000, 3072)(代表有10000张图片,每张图片3072b大小(32 x 32 x 3),前1024是Red通道的图片data,接着是Green通道的1024图片,之后是Blue通道的1024图片)

CIFAR-10数据集读取的更多相关文章

  1. 【翻译】TensorFlow卷积神经网络识别CIFAR 10Convolutional Neural Network (CNN)| CIFAR 10 TensorFlow

    原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, ...

  2. Pytorch数据集读取

    Pytorch中数据集读取 在机器学习中,有很多形式的数据,我们就以最常用的几种来看: 在Pytorch中,他自带了很多数据集,比如MNIST.CIFAR10等,这些自带的数据集获得和读取十分简便: ...

  3. Bunch 转换为 HDF5 文件:高效存储 Cifar 等数据集

    关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进. PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合.它专门为优化 I/O 操作的性能.最大限 ...

  4. 【神经网络与深度学习】基于Windows+Caffe的Minst和CIFAR—10训练过程说明

    Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教 ...

  5. 深度学习(tensorflow) —— 自己数据集读取opencv

    先来看一下我们的目录: dataset1 和creat_dataset.py 属于同一目录 mergeImg1 和mergeImg2 为Dataset1的两子目录(两类为例子)目录中存储图像等文件 核 ...

  6. DL Practice:Cifar 10分类

    Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代 ...

  7. 实验10—— java读取歌词文件内容动画输出

    1.Read.java package cn.tedu.demo; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io ...

  8. DPM检测模型 训练自己的数据集 读取接口修改

    (转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 本文主要是针对上一篇基于D ...

  9. pytorch实现花朵数据集读取

    import os from PIL import Image from torch.utils import data import numpy as np from torchvision imp ...

随机推荐

  1. Lintcode376-Binary Tree Path Sum-Easy

    376. Binary Tree Path Sum Given a binary tree, find all paths that sum of the nodes in the path equa ...

  2. 微信H5页面嵌入百度地图---解决手机的webKit定位,ios系统对非https网站不提供支持问题

    <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=yGQt ...

  3. yansir的原生js库

    var yansir = { //isInteger为true返回的是四舍五入后的整数 num:function(min,max,isInteger){ if(isInteger){ return M ...

  4. windows下如何批量修改文件名

    windows下如何批量修改文件名 一.总结 一句话总结:就是用excel生成了多条修改文件名的dos命令然后执行,比较核心的就是把图片名称导入excel 将图片名称导入excel---编写如下DOS ...

  5. Windows 独立启动方式安装 Archiva

    在 Windows 中以独立启动方式安装. 你可以将安装文件拷贝到任何你希望运行的目录中,下面的步骤中.我们没有将 Archiva 安装成服务,所以你需要通过控制台的方式来进行启动. Windows ...

  6. linux下NFS实战

    系统环境 系统平台:CentOS release 6.8 (Final) NFS Server IP:172.16.55.6 防火墙关闭 SELinux=disabled 安装NFS程序包 1.查看系 ...

  7. 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总

    基本数值运算 除法和模运算符(/,//,%)现在匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod].要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.trun ...

  8. createDocumentFragment() 方法

    //createdocumentfragment()方法创建了一虚拟的节点对象,节点对象包含所有属性和方法. //当你想提取文档的一部分,改变,增加,或删除某些内容及插入到文档末尾可以使用create ...

  9. Vue.js 3.0 新特性预览

    总结起来,Vue 3 以下方面值得我们期待 : 更快 更小 更易于维护 更多的原生支持 更易于开发使用 完整的PPT:docs.google.com/presentatio… Evan 和 Vue 团 ...

  10. Eclipse调试多线程代码

    Eclipse调试多线程代码 标签: eclipse 调试 多线程 | 发表时间:2013-02-16 05:51 | 作者:czjuttsw 分享到: 出处:http://blog.csdn.net ...