ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
CIFAR-10 データセットは、10 クラスの 60000 個の 32x32 カラー画像で構成され、クラスごとに 6000 個の画像があります。 50000 のトレーニング イメージと 10000 のテスト イメージがあります。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.image_classification.Cifar10
バージョン:
-
3.0.2
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
162.17 MiB
データセットサイズ:
132.40 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 50,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ID | 文章 | ストリング | ||
画像 | 画像 | (32, 32, 3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}