Tensorflow机器学习入门——cifar10数据集的读取展示与保存

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  • 基本信息
  • 数据集下载解压后的目录结构:
    技术图片
  • 读取、打印和保存数据集中指定的图片:
    import pickle
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    CIFAR_DIR ="cifar10_data/cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin"#数据集路径
    with open(CIFAR_DIR , rb) as f:
        data = pickle.load(f, encoding=bytes)
    
    print(----------batch1的基本信息-------------)    
    print(data的数据类型:,type(data)) # 输出 <class ‘dict‘>
    print(字典的key名称:,data.keys()) # 输出 dict_keys([b‘filenames‘, b‘data‘, b‘labels‘, b‘batch_label‘])
    print(bdata的数据类型,type(data[bdata])) # 输出 <class ‘numpy.ndarray‘>
    print(bdata的数据形状,data[bdata].shape) # 输出 (10000, 3072) 说明有 10000 个样本, 3072个特征
    
    index=4#打印第几张图片
    print(-----------第%d张图片信息----------%index)
    print(filenames:,data[bfilenames][index])
    print(labels:,data[blabels][index])
    print(batch_label:,data[bbatch_label][index])
    image_arr = data[bdata][index] # 拿出 第 index 个样本
    image_arr = image_arr.reshape((3, 32, 32)) # 将一维向量改变形状得到这样一个元组:(高,宽,通道数)
    image_arr = image_arr.transpose((1, 2, 0)) 
    plt.imshow(image_arr) # 输出图片
    plt.savefig("cifar10_data/raw/%d.png"%index)#保存图片
    plt.show()
  • 打印出的图片
  • 技术图片

     

     

以上是关于Tensorflow机器学习入门——cifar10数据集的读取展示与保存的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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