سيفار 10

• التصور : استكشف في اعرف بياناتك

• الوصف :

تتكون مجموعة بيانات CIFAR-10 من 60000 صورة ملونة 32 × 32 في 10 فئات ، مع 6000 صورة لكل فصل. يوجد 50000 صورة تدريب و 10000 صورة اختبار.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز

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

• كود المصدر : tfds.image_classification.Cifar10

• إصدارات :

  • 3.0.2 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 162.17 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 132.40 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'test'	10000
'train'	50000

• 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	وصف
	الميزات
هوية شخصية	نص		سلسلة
صورة	صورة	(32 ، 32 ، 3)	uint8
ضع الكلمة المناسبة	ClassLabel		int64

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند as_supervised ): ('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}
}