如何使用 Tensorflow 和 Python 来验证 CIFAR 数据集?

可以通过在控制台上绘制数据集中的图像来验证 CIFAR 数据集。由于 CIFAR 标签是数组，因此需要额外的索引。‘matplotlib’ 库中的 ‘imshow’ 方法用于显示图像。

阅读更多: 什么是 TensorFlow，以及 Keras 如何与 TensorFlow 配合使用来创建神经网络?

我们正在使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。 Google Colab 或 Colaboratory 可帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需配置，并可免费访问 GPU(图形处理单元)。Colaboratory 是在 Jupyter Notebook 之上构建的。

print("验证数据")
plt.figure(figsize=(10,10))
print("绘制前 15 张图像")
print("由于 CIFAR 标签是数组，因此需要额外的索引")
for i in range(15):
   plt.subplot(5,5,i+1)
   plt.xticks([])
   plt.yticks([])
   plt.grid(False)
   plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
   plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()

代码来源:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn

输出

验证数据
绘制前 15 幅图像
由于 CIFAR 标签是数组，因此需要额外的索引

解释

• 标准化的数据将被可视化。
• 这是使用 'matplotlib' 库完成的。

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有用资源

• python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/