大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
MNIST数据集 MNIST数据集是分类任务中最简单、最常用的数据集。人为的手写了0-9数字的图片 MNIST大概有7w张 MNIST数据值都是灰度图,所以图像的通道数只有一个 因为MNIST数据集是专门为深度学习来的,所以其数据集格式和我们常见的很不一样,但是在Pytorch/Tensorflow中有函数可以很容易的读取,如果用普通Python来读取则不是那么容易


CIFAR10数据集 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR10数据集比MNIST要复杂一些. CIFAR10是真实数据集,MNIST是人为构建的 CIFAR10是32*32的 有CIFAR-10和CIFAR-100 CIFAR-10图片的10种类别,每一类大概有6000张 一共6w张照片,其中用于训练的5w张,用于test的1w张

飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车 下载后文件夹内部是这样

解压后得到5个batch_data,1个test_batch,还有一个batches.meta。这些数据文件是Python的‘pickle’的对象,需要用相应的方法才能读出来
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