1. import numpy as np
  2. from PIL import Image
  3. import pickle
  4. import os
  5.  
  6. CHANNEL = 3
  7. WIDTH = 32
  8. HEIGHT = 32
  9.  
  10. data = []
  11. labels=[]
  12. classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']
  13.  
  14. for i in range(5):
  15. with open(r"...\cifar-10-batches-py\data_batch_"+ str(i+1),mode='rb') as file:
  16. data_dict = pickle.load(file, encoding='bytes')
  17. data+= list(data_dict[b'data'])
  18. labels+= list(data_dict[b'labels'])
  19.  
  20. img = np.reshape(data,[-1,CHANNEL, WIDTH, HEIGHT])
  21.  
  22. data_path = "data/images/"
  23. if not os.path.exists(data_path):
  24. os.makedirs(data_path)
  25. for i in range(img.shape[0]):
  26.  
  27. r = img[i][0]
  28. g = img[i][1]
  29. b = img[i][2]
  30.  
  31. ir = Image.fromarray(r)
  32. ig = Image.fromarray(g)
  33. ib = Image.fromarray(b)
  34. rgb = Image.merge("RGB", (ir, ig, ib))
  35.  
  36. name = "img-" + str(i) +"-"+ classification[labels[i]]+ ".png"
  37. rgb.save(data_path + name, "PNG")
  1. with open(r"...\cifar-10-batches-py\data_batch_"+ str(i+1),mode='rb') as file:这一句中第一个参数是文件的全路径。根据自己文件的存放位置该
    变这个参数。

cifar-10数据集的可视化的更多相关文章

  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. Seaborn(二)之数据集分布可视化

    Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介 ...

  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. python实现cifar10数据集的可视化

    在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本 ...

  5. 【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 ...

  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. 【转载】10个Web3D可视化精彩案例

    1.化学元素周期表 六种排列方式,炫酷动画效果,TWaver 3D轻松实现. 演示地址:http://demo.servasoft.com/che... 2.DNA螺旋图 DNA3D模型,包含几千个球 ...

  8. JavaScript实现10大算法可视化

    参考博客: https://www.cnblogs.com/Unknw/p/6346681.html#4195503 十大经典算法 一张图概括: 名词解释: n:数据规模 k:“桶”的个数 In-pl ...

  9. 深度学习常用数据集 API(包括 Fashion MNIST)

    基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 ...

随机推荐

  1. netty内存数据缓冲区使用策略

    主要是通过AbstractByteBufAllocator类实现的ByteBuffer的申请. 代码如下: @Override public ByteBuf ioBuffer(int initialC ...

  2. tomcat启动时报No rules found matching 'Server/Service/Engine/Host/context'

    tomcat是8.0版本. 在eclipse启动时,第二行报这个, 同时项目也没加载(tomcat启动成功了). 网上搜了半天, 试了半天, 没搞定. 最后不经意间发现: <Context do ...

  3. 前台调用微信接口成功还报Network Error

    前台   vue+springboot项目 this.api({ url:"https://.....",//微信路径 method:"post", param ...

  4. Oracle数据库Schema的简介

    百度文库中 Schema 的解释: 数据库中的Schema,为数据库对象的集合,一个用户一般对应一个schema. 官方定义如下: A schema is a collection of databa ...

  5. git 学习笔记 --从远程库克隆

    上次我们讲了先有本地库,后有远程库的时候,如何关联远程库. 现在,假设我们从零开发,那么最好的方式是先创建远程库,然后,从远程库克隆. 首先,登陆GitHub,创建一个新的仓库,名字叫gitskill ...

  6. java之hibernate之 cascade和inverse

    1.Cascade是级联动作,在many_to_one中如果使用cascade可以级联操作关联对象,如下代码可以级联保存Category对象. 在Book的映射文件设置 <many-to-one ...

  7. pyspark学习笔记

    记录一些pyspark常用的用法,用到的就会加进来 pyspark指定分区个数 通过spark指定最终存储文件的个数,以解决例如小文件的问题,比hive方便,直观 有两种方法,repartition, ...

  8. el-select和el-cascader的visible-change下拉框隐藏时触发相关事件(下拉框下拉显示时不触发)

    原文:https://blog.csdn.net/CarryBest/article/details/79959389 今天做项目时,用elementUI框架,需要下拉框隐藏时出发某个函数,用了vis ...

  9. MySQL计算相邻两行某列差值的方法

    简述 博主最近因工作任务缠身,都无暇顾及到我的这片自留地了.前段时间稍有空闲,花了较多的精力学习<啊哈算法>,从中学习到很多之前没有太注重的内容,收益颇丰.但是这些算法题目还没有看完,等后 ...

  10. SQL server 2008数据库的备份与还原(亲测,效果良好)注意采用单用户模式呀

    .SQL数据库的备份: 1.依次打开 开始菜单 → 程序 → Microsoft SQL Server 2008 → SQL Server Management Studio → 数据库:Dsidea ...