Функция datasets.cifar10.load_data

Функция datasets.cifar10.load_data загружает набор данных CIFAR-10, который содержит 60000 цветных изображений размером 32 на 32 пикселя, разделенных на 10 классов. Функция не принимает обязательных параметров и возвращает кортеж из двух кортежей: первый содержит обучающие изображения и метки, второй - тестовые изображения и метки. При первом вызове данные скачиваются в директорию ~/.keras/datasets.

Синтаксис

tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

Пример

Давайте загрузим набор данных CIFAR-10 и выведем форму обучающих и тестовых массивов:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

Результат выполнения кода:

(50000, 32, 32, 3)
(50000, 1)
(10000, 32, 32, 3)
(10000, 1)

Пример

Давайте выведем первый обучающий пример и его метку класса:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
print(x_train[0].shape)
print(y_train[0])

Результат выполнения кода:

(32, 32, 3)
[6]

Пример

Давайте нормализуем значения пикселей изображений к диапазону от 0 до 1:

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
print(x_train.min())
print(x_train.max())

Результат выполнения кода:

0.0
1.0

Смотрите также

функцию cifar10,
которая содержит описание набора данных CIFAR-10
функцию cifar100,
которая загружает набор данных CIFAR-100
функцию mnist,
которая загружает набор данных MNIST
функцию fashion_mnist,
которая загружает набор данных Fashion-MNIST