cifar10

• وصف :

تتكون مجموعة بيانات CIFAR-10 من 60000 صورة ملونة مقاس 32x32 في 10 فئات، مع 6000 صورة لكل فئة. هناك 50000 صورة تدريب و 10000 صورة اختبارية.

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود

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

• كود المصدر : tfds.image_classification.Cifar10

• الإصدارات :

  • 3.0.2 (افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.

• حجم التحميل : 162.17 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 132.40 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

ينقسم	أمثلة
'test'	10.000
'train'	50.000

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع D	وصف
	المميزاتDict
بطاقة تعريف	نص		خيط
صورة	صورة	(32، 32، 3)	uint8
ملصق	ClassLabel		int64

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('image', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

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