CIFAR100小型图像分类数据集
load_data 函数
tf_keras.datasets.cifar100.load_data(label_mode="fine")
加载 CIFAR100 数据集。
这是一个包含 50,000 张 32x32 彩色训练图像和 10,000 张测试图像的数据集，这些图像被标记为 100 个细粒度类别，这些类别又分为 20 个粗粒度类别。更多信息请访问 CIFAR 主页。
参数
- label_mode: "fine" 或 "coarse" 之一。如果为 "fine"，则类别标签为细粒度标签；如果为 "coarse"，则输出标签为粗粒度超类。
返回值
- NumPy 数组元组:
(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train: 形状为 (50000, 32, 32, 3) 的 uint8 NumPy 数组图像数据，包含训练数据。像素值范围从 0 到 255。
y_train: 形状为 (50000, 1) 的 uint8 NumPy 数组标签（范围为 0-99 的整数），用于训练数据。
x_test: 形状为 (10000, 32, 32, 3) 的 uint8 NumPy 数组图像数据，包含测试数据。像素值范围从 0 到 255。
y_test: 形状为 (10000, 1) 的 uint8 NumPy 数组标签（范围为 0-99 的整数），用于测试数据。
示例
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data()
assert x_train.shape == (50000, 32, 32, 3)
assert x_test.shape == (10000, 32, 32, 3)
assert y_train.shape == (50000, 1)
assert y_test.shape == (10000, 1)