《Keras深度学习实战》—2.3　CIFAR-100数据集

2.3　CIFAR-100数据集

训练数据集包含标记为100个类别的50 000个32×32像素彩***像，以及10 000个测试图像。此数据集类似于CIFAR-10，但它有100个类，每个类有600个图像（包括500个训练图像和100个测试图像）。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个粗标签（它所属的超类）和一个精细标签（它所属的类）。

CIFAR-100中的类列表如下：

参考：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。

怎么做

让我们看看如何加载此数据集并打印其形状，CIFAR-100数据集可通过keras.datasets.cifar100中的load_data()函数获得。

数据集从https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz下载，这隐藏在以下实现中：

训练数据和测试数据的形状输出如下所示：

指定标签模式

可以通过load_data()函数进行标签模式的指定：