cifar10

• ভিজ্যুয়ালাইজেশন : আপনার ডেটা জানুন

• বর্ণনা :

CIFAR-10 ডেটাসেটে 10টি ক্লাসে 60000টি 32x32টি রঙিন ছবি রয়েছে, প্রতি ক্লাসে 6000টি ছবি রয়েছে। এখানে 50000টি প্রশিক্ষণের ছবি এবং 10000টি পরীক্ষার ছবি রয়েছে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.image_classification.Cifar10

• সংস্করণ :

  • 3.0.2 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড সাইজ : 162.17 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 132.40 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	10,000
'train'	50,000

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
আইডি	পাঠ্য		স্ট্রিং
ইমেজ	ছবি	(৩২, ৩২, ৩)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

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