CIFAR-10 Python 数据集

欢迎使用CIFAR-10 Python数据集！该数据集是一个广泛使用于机器学习和深度学习领域的图像分类数据集。

数据集简介

本数据集包含了60000张32x32像素的彩色图像，分为10个不同的类别，每个类别包含6000张图像。其中，50000张图像用于训练，另外10000张用于测试。

• 训练集：分为5个批次，每个批次包含10000张图像。
• 测试集：单独一批，包含10000张图像，从每个类别中随机抽取1000张组成。

在训练集中，各个类别图像的数量可能并不完全相同，但从总体上看，每个类别均有5000张图像。

文件结构

数据集文件 cifar-10-python.tar.gz 中包含了以下文件：

• data_batch_1.py - 第一个训练批次的数据
• data_batch_2.py - 第二个训练批次的数据
• data_batch_3.py - 第三个训练批次的数据
• data_batch_4.py - 第四个训练批次的数据
• data_batch_5.py - 第五个训练批次的数据
• test_batch.py - 测试批次的数据

每个 .py 文件都包含了对应的图像数据以及标签信息。

使用说明

下载并解压 cifar-10-python.tar.gz 文件后，您可以使用Python标准库中的模块来加载数据，并进行相应的处理和分析。

请根据您的项目需求，合理使用和引用本数据集。

感谢您的使用！