Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Набор данных CIFAR-10 состоит из 60000 цветных изображений 32x32 в 10 классах, по 6000 изображений в каждом классе. Есть 50000 обучающих изображений и 10000 тестовых изображений.
Домашняя страница : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Исходный код :
tfds.image_classification.Cifar10
Версии :
-
3.0.2
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
162.17 MiB
Размер набора данных :
132.40 MiB
.Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 10 000 |
'train' | 50 000 |
- Особенности :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}