cifar10

• Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn

• Mô tả :

Bộ dữ liệu CIFAR-10 bao gồm 60000 hình ảnh màu 32x32 trong 10 lớp, với 6000 hình ảnh cho mỗi lớp. Có 50000 hình ảnh đào tạo và 10000 hình ảnh thử nghiệm.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã

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

• Mã nguồn : tfds.image_classification.Cifar10

• Phiên bản :

  • 3.0.2 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Kích thước tải xuống : 162.17 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 132.40 MiB

• Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có

• Chia tách :

Tách ra	ví dụ
'test'	10.000
'train'	50.000

• Cấu trúc tính năng :

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

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp	Hình dạng	Dtype	Sự mô tả
	Tính năngDict
Tôi	Chữ		sợi dây
hình ảnh	Hình ảnh	(32, 32, 3)	uint8
nhãn mác	LớpNhãn		int64

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• trích dẫn :

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