cifar10

• विवरण :

CIFAR-10 डेटासेट में 10 कक्षाओं में 60000 32x32 रंगीन छवियां हैं, प्रति कक्षा 6000 छवियां हैं। इसमें 50000 प्रशिक्षण छवियां और 10000 परीक्षण छवियां हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.Cifar10

• संस्करण :

  • 3.0.2 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 162.17 MiB

• डेटासेट का आकार : 132.40 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	10,000
'train'	50,000

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार	विवरण
	फीचर्सडिक्ट
पहचान	मूलपाठ		डोरी
छवि	छवि	(32, 32, 3)	uint8
लेबल	क्लास लेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}