Numpy从CIFAR-10数据集中加载图像

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy来从CIFAR-10数据集中加载图像。CIFAR-10数据集是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32×32彩色图像。每个类别有6000张图像，其中50000张用于训练，10000张用于测试。数据集可以在http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载。

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读取二进制文件

CIFAR-10数据集是以二进制格式存储的，我们需要将其解析为Numpy数组。具体来说，我们需要读取两个二进制文件：data_batch_1.bin和batches.meta.bin。前者包含训练图像和标签，后者包含标签的名称。

以下是读取数据时使用的函数：

import numpy as np

def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

加载图像

我们现在可以加载图像了。我们首先要将文件读入Numpy数组，然后对其进行reshape，以使其与图像的形状相匹配。具体来说，在CIFAR-10数据集中，每个图像都有红色、绿色和蓝色三个通道，每个通道都是一个32×32矩阵。因此，每个图像都是一个3x32x32的矩阵。我们可以使用以下函数将读入的矩阵reshape为正确的形状：

def load_image(file):
    data = unpickle(file)
    imgs = data[b'data']
    labels = data[b'labels']
    imgs = imgs.reshape(-1, 3, 32, 32)
    imgs = imgs.transpose(0, 2, 3, 1)
    return imgs, labels

请注意，我们将通道维度移动到最后一个轴，以使其与常见的图像格式一致。现在，我们可以使用load_image函数从数据集中加载图像了：

train_images, train_labels = load_image("data_batch_1.bin")
test_images, test_labels = load_image("test_batch.bin")

可视化图像

我们现在可以尝试展示一些图像，以确保它们已经成功载入。我们可以使用matplotlib库的imshow函数来展示图像。以下是一个展示训练图像的函数：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_image(img):
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()

以下是展示第一张训练图像的代码：

plot_image(train_images[0])

总结

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Numpy从CIFAR-10数据集中加载图像。我们首先要将二进制文件解析到Numpy数组中，然后对其进行reshape以使其与图像的形状相匹配。最后，我们展示了如何使用matplotlib库可视化图像。