CIFAR-10和python读取

1、CIFAR-10，是一个用于做图像分类研究的数据集。

• 由60000个图片组成
• 6万个图片中，5万张用于训练，1万张用于测试
• 每个图片是32x32像素
• 所有图片可以分成10类
• 每个图片都有一个标签，标记属于哪一个类
• 测试集中一个类对应1000张图
• 训练集中将5万张图分为5份
• 类之间的图片是互斥的，不存在类别重叠的情况

下图展示了具体的分类， 

2、 数据集加载：

CIFAR-10提供了三个版本的数据格式：python，matlab，二进制 。

这里以python的加载为例，参考http://cs231n.github.io/assignments2018/assignment1/

from __future__ import print_function

from six.moves import cPickle as pickle
import numpy as np
import os
from scipy.misc import imread
import platform

#读取文件
def load_pickle(f):
    version = platform.python_version_tuple() # 取python版本号
    if version[0] == '2':
        return  pickle.load(f) # pickle.load, 反序列化为python的数据类型
    elif version[0] == '3':
        return  pickle.load(f, encoding='latin1')
    raise ValueError("invalid python version: {}".format(version))

def load_CIFAR_batch(filename):
  """ load single batch of cifar """
  with open(filename, 'rb') as f:
    datadict = load_pickle(f)   # dict类型
    X = datadict['data']        # X, ndarray, 像素值
    Y = datadict['labels']      # Y, list, 标签, 分类
    
    # reshape, 一维数组转为矩阵10000行3列。每个entries是32x32
    # transpose，转置
    # astype，复制，同时指定类型
    X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float")
    Y = np.array(Y)
    return X, Y

def load_CIFAR10(ROOT):
  """ load all of cifar """
  xs = [] # list
  ys = []
  
  # 训练集batch 1～5
  for b in range(1,6):
    f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b, ))
    X, Y = load_CIFAR_batch(f)
    xs.append(X) # 在list尾部添加对象X, x = [..., [X]]
    ys.append(Y)    
  Xtr = np.concatenate(xs) # [ndarray, ndarray] 合并为一个ndarray
  Ytr = np.concatenate(ys)
  del X, Y

  # 测试集
  Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch'))
  return Xtr, Ytr, Xte, Yte

batch数据反序列化出来是

{

　　'data': 像素数据,

　   'labels':分类标签

}

其中涉及到的python基础：

 1、from __future__ import print_function， __future__是用于在老版本python中使用新版本特性

 2、from six.moves import cPickle as pickle， 是序列化和反序列化库，pickle.load，反序列化为python的数据类型

 3、list的append方法，在list尾部添加对象，不需要和之前的数据类型一致

 4、numpy的concatenate，合并array

Reference:

 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

 http://cs231n.github.io/assignments2018/assignment1/