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法学如何使用TensorFlow和Python下载和准备CIFAR数据集？
CIFAR 数据集可以使用 `datasets` 模块中的 `load_data` 方法下载。下载后，数据会被分成训练集和验证集。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 协同创建神经网络？
我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建一个顺序模型，用于处理简单的层堆栈，其中每一层只有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一层卷积层的神经网络称为卷积神经网络。卷积神经网络通常由以下几种层的组合构成：
- 卷积层
- 池化层
- 密集层
卷积神经网络已被用于解决特定类型的问题，例如图像识别。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 基于 Jupyter Notebook 构建。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
print("The CIFAR dataset is being downloaded")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
print("The pixel values are normalized to be between 0 and 1")
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']代码来源：https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/cnn
输出
The CIFAR dataset is being downloaded Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 170500096/170498071 [==============================] - 11s 0us/step The pixel values are normalized to be between 0 and 1
解释
- CIFAR-10 数据集包含 60,000 张 10 个类别的彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。
- 该数据集分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。
- 这些类别互斥，彼此之间没有重叠。
- 此数据集已下载，数据已归一化到 0 到 1 之间。
更新于：2021年2月20日
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