CIFAR-10.1 开源项目快速指南

本指南旨在帮助您了解并开始使用 CIFAR-10.1，这是一个为原始CIFAR-10数据集设计的新测试集，包含了约2000张经过精心挑选的图片，以最小化与原数据集的分布偏移。

1. 目录结构及介绍

CIFAR-10.1 的项目结构设计直观且功能明确：

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├── code           # 包含用于创建CIFAR-10.1的数据处理脚本和工具
│   ├── utils.py   # 提供加载和处理数据的实用函数
│   ├── ...
├── datasets       # 存放CIFAR-10.1的数据集文件（NumPy二进制格式）
│   ├── cifar10_1_v4_data.npy
│   ├── cifar10_1_v4_labels.npy
│   └── ...
├── model_predictions # 可能包含模型预测结果的分析或辅助文件
├── notebooks      # Jupyter Notebook集合，用于数据检查、分析和展示
│   ├── inspect_dataset_simple.ipynb # 浏览CIFAR-10.1数据集
│   └── ...
├── other_data     # 中间数据文件和一些元数据，如TinyImages的相关信息
│   ├── cifar10_keywords.json
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE        # 许可证文件，说明代码部分遵循MIT协议
└── README.md      # 项目概述和基本使用说明

2. 项目的启动文件介绍

虽然此项目并不传统意义上有一个单一的“启动”文件，但主要入口点可通过以下活动进行理解：

• 对于数据使用者：如果您想立即开始使用CIFAR-10.1数据集，重点在于notebooks下的inspect_dataset_simple.ipynb笔记本文件。它提供了查看和初步分析数据集的简单界面。
• 对于希望复现数据集创建过程的开发者：应关注code目录中的脚本，特别是find_all_cifar10_keywords.sh和build_tinyimage_subset.sh来提取和准备数据，以及一系列notebook，如generate_keyword_counts.ipynb和sampling相关的笔记本，这些是创建新数据集的关键步骤。

3. 项目的配置文件介绍

CIFAR-10.1的配置并非通过传统意义上的配置文件完成。其配置和参数调整更多地体现在脚本的命令行参数、Notebook内设置的变量以及数据处理流程中手动设定的值。例如，在数据提取和候选图像收集阶段，关键参数可能是关键词的选择和数量，这些通常在Notebooks或Shell脚本的运行时指定。

为了自定义数据处理流程，用户可能需要直接修改Python脚本（如utils.py中加载数据的方法）或Notebook中的相应代码块，从而实现特定的配置需求。

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以上就是关于CIFAR-10.1的基本使用指南，包括它的目录结构、核心文件与配置方式概览。记住，深入探索项目时，阅读每个脚本和Notebook内的注释将对理解和定制您的使用流程至关重要。