Python tf.keras.datasets.cifar100.load_data用法及代碼示例

加載 CIFAR100 數據集。

用法

tf.keras.datasets.cifar100.load_data(
    label_mode='fine'
)

這是一個包含 50,000 個 32x32 顏色訓練圖像和 10,000 個測試圖像的數據集，標記了 100 多個細粒度類，這些類被分組為 20 個coarse-grained 類。在 CIFAR 主頁上查看更多信息。

x_train:uint8 具有形狀的灰度圖像數據的 NumPy 數組(50000, 32, 32, 3)，包含訓練數據。像素值範圍從 0 到 255。

y_train:uint8 NumPy 形狀的標簽數組(0-99 範圍內的整數)(50000, 1)對於訓練數據。

x_test:uint8 具有形狀的灰度圖像數據的 NumPy 數組(10000, 32, 32, 3)，包含測試數據。像素值範圍從 0 到 255。

y_test:uint8 NumPy 形狀的標簽數組(0-99 範圍內的整數)(10000, 1)為測試數據。

例子：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data()
assert x_train.shape == (50000, 32, 32, 3)
assert x_test.shape == (10000, 32, 32, 3)
assert y_train.shape == (50000, 1)
assert y_test.shape == (10000, 1)