CIFAR100 小圖像分類資料集
load_data 函數
keras.datasets.cifar100.load_data(label_mode="fine")
載入 CIFAR100 資料集。
這是一個包含 50,000 張 32x32 彩色訓練圖像和 10,000 張測試圖像的資料集，這些圖像標記了 100 個細粒度類別，這些類別又被分組為 20 個粗粒度類別。請參閱 CIFAR 首頁 以獲得更多資訊。
參數
- label_mode：
"fine"或"coarse"其中之一。如果為"fine"，則類別標籤為細粒度標籤；如果為"coarse"，則輸出標籤為粗粒度超類別。
返回值
- NumPy 陣列的元組：
(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
x_train：uint8 NumPy 陣列，包含灰階圖像資料，形狀為 (50000, 32, 32, 3)，包含訓練資料。像素值範圍從 0 到 255。
y_train：uint8 NumPy 陣列，包含標籤 (範圍 0-99 的整數)，形狀為 (50000, 1)，用於訓練資料。
x_test：uint8 NumPy 陣列，包含灰階圖像資料，形狀為 (10000, 32, 32, 3)，包含測試資料。像素值範圍從 0 到 255。
y_test：uint8 NumPy 陣列，包含標籤 (範圍 0-99 的整數)，形狀為 (10000, 1)，用於測試資料。
範例
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data()
assert x_train.shape == (50000, 32, 32, 3)
assert x_test.shape == (10000, 32, 32, 3)
assert y_train.shape == (50000, 1)
assert y_test.shape == (10000, 1)