Tập dữ liệu CIFAR được tải xuống bằng phương thức load_data() trong module datasets. Dữ liệu tự động chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).
Mã ví dụ hoàn chỉnh
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
print("Đang tải tập dữ liệu CIFAR")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
print("Chuẩn hóa giá trị pixel về [0, 1]")
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',
'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
Nguồn mã: TensorFlow Tutorials
Đầu ra
Đang tải tập dữ liệu CIFAR Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 170500096/170498071 [==============================] - 11s 0us/step Chuẩn hóa giá trị pixel về [0, 1]
Thông tin tập dữ liệu
- CIFAR-10 chứa 60.000 ảnh màu trong 10 lớp, mỗi lớp 6.000 ảnh.
- Chia: 50.000 ảnh huấn luyện, 10.000 ảnh kiểm tra.
- Các lớp độc lập, không chồng chéo.
- Dữ liệu được tải và chuẩn hóa pixel về khoảng [0, 1].