tf.keras.datasets.cifar10.load_data
Загружает набор данных CIFAR10.
tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
Используется в блокнотах
| Используется в руководстве | Используется в руководствах по обучению |
|---|---|
Этот набор данных содержит 50 000 цветных изображений для обучения размером 32x32 и 10 000 тестовых изображений, распределенных по 10 категориям. Дополнительную информацию см. на главной странице CIFAR.
Классы:
| Метка | Описание |
|---|---|
| 0 | самолет |
| 1 | автомобиль |
| 2 | птица |
| 3 | кошка |
| 4 | олень |
| 5 | собака |
| 6 | лягушка |
| 7 | лошадь |
| 8 | корабль |
| 9 | грузовик |
| Возвращает | |
|---|---|
Кортеж массивов NumPy: (x_train, y_train), (x_test, y_test). |
x_train: uint8 массив NumPy с данными изображений в оттенках серого и формой (50000, 32, 32, 3), содержащий обучающие данные. Значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255.
y_train: uint8 массив NumPy с метками (целыми числами в диапазоне 0–9) и формой (50000, 1) для обучающих данных.
x_test: uint8 массив NumPy с данными изображений в оттенках серого и формой (10000, 32, 32, 3), содержащий тестовые данные. Значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255.
y_test: uint8 массив NumPy с метками (целыми числами в диапазоне 0–9) и формой (10000, 1) для тестовых данных.
Пример:
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.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)
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/cifar10/load_data
