- คำอธิบาย :
ชุดข้อมูล CIFAR-10 ประกอบด้วยรูปภาพสีขนาด 32x32 จำนวน 60,000 ภาพใน 10 คลาส โดยมีรูปภาพ 6,000 รูปต่อคลาส มีรูปภาพการฝึก 50,000 รูปและรูปภาพทดสอบ 10,000 รูป
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจในเอกสารด้วยรหัส
ซอร์สโค้ด :
tfds.image_classification.Cifar10รุ่น :
-
3.0.2(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดดาวน์โหลด :
162.17 MiBขนาดชุดข้อมูล :
132.40 MiBแคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่
แยก :
| แยก | ตัวอย่าง |
|---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 50,000 |
- โครงสร้างคุณสมบัติ :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
| คุณสมบัติ | ระดับ | รูปร่าง | ประเภทD | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|
| คุณสมบัติDict | ||||
| รหัส | ข้อความ | เชือก | ||
| ภาพ | ภาพ | (32, 32, 3) | uint8 | |
| ฉลาก | ClassLabel | int64 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_superviseddoc ):('image', 'label')รูป ( tfds.show_examples ):

- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}