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import urllib.request import os import tarfile import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution() # 关闭动态图执行模式,进入静态图执行模式 # 下载 url = "http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz" filename = "cifar-100-python.tar.gz" if not os.path.isfile(filename): # 爬取数据至指定文件 result = urllib.request.urlretrieve(url, filename) print("下载完成:", result) else: print("数据文件已经存在") if not os.path.exists("cifar-100-batches-py"): # 打开名为"cifar-10-python.tar.gz"的压缩文件,并将其解压到当前目录 tfile = tarfile.open("cifar-100-python.tar.gz", "r:gz") result = tfile.extractall() print("解压到./cifar-100-batches-py/目录") else: print("目录已经存在 ") import pickle import numpy as np # 加载一批CIFAR-100数据 def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, "rb") as f: # 一个样本由图像数据和标签组成 # 32*32*3 # 将文件中的数据解析成Python对象 解析成一个字典,从字典中提取图像数据和标签数据 data_dict = pickle.load(f, encoding="bytes") # print(data_dict) images = data_dict[b'data'] labels = data_dict[b'labels'] # 将原始数据结构调整为:BCWH images = images.reshape(10000, 3, 32, 32) # tensorflow处理图像数据的结构:BWHC # 将通道数据C移动到最后一个维度 images = images.transpose(0, 2, 3, 1) labels = np.array(labels) return images, labels def load_CIFAR_data(data_dir): """加载CIFAR-100数据集""" images_train = [] labels_train = [] for i in range(5): f = os.path.join(data_dir, "data_batch_%d" % (i + 1)) print("正在加载", f) # 调用load_CIFAR_batch()获取批量的图像和对应的标签 image_batch, label_batch = load_CIFAR_batch(f) images_train.append(image_batch) labels_train.append(label_batch) # 列表中有5个元素 每个元素是一个数组 # print(images_train) # 对数组进行拼接 Xtrain = np.concatenate(images_train) Ytrain = np.concatenate(labels_train) Xtest, Ytest = load_CIFAR_batch(os.path.join(data_dir, "test_batch")) print("加载CIFAR-100数据完成") # 返回训练集图像和标签,测试集的图像和标签 return Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest data_dir = "cifar-100-python/" Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = load_CIFAR_data(data_dir)问题出在哪里

5月前
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理解问题import urllib.request import os import tarfile import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution() # 关闭动态图执行模式,进入静态图执行模式 # 下载 url = "http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz" filename = "cifar-100-python.tar.gz" if not os.path.isfile(filename): # 爬取数据至指定文件 result = urllib.request.urlretrieve(url, filename) print("下载完成:", result) else: print("数据文件已经存在") if not os.path.exists("cifar-100-batches-py"): # 打开名为"cifar-10-python.tar.gz"的压缩文件,并将其解压到当前目录 tfile = tarfile.open("cifar-100-python.tar.gz", "r:gz") result = tfile.extractall() print("解压到./cifar-100-batches-py/目录") else: print("目录已经存在 ") import pickle import numpy as np # 加载一批CIFAR-100数据 def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, "rb") as f: # 一个样本由图像数据和标签组成 # 32*32*3 # 将文件中的数据解析成Python对象 解析成一个字典,从字典中提取图像数据和标签数据 data_dict = pickle.load(f, encoding="bytes") # print(data_dict) images = data_dict[b'data'] labels = data_dict[b'labels'] # 将原始数据结构调整为:BCWH images = images.reshape(10000, 3, 32, 32) # tensorflow处理图像数据的结构:BWHC # 将通道数据C移动到最后一个维度 images = images.transpose(0, 2, 3, 1) labels = np.array(labels) return images, labels def load_CIFAR_data(data_dir): """加载CIFAR-100数据集""" images_train = [] labels_train = [] for i in range(5): f = os.path.join(data_dir, "data_batch_%d" % (i + 1)) print("正在加载", f) # 调用load_CIFAR_batch()获取批量的图像和对应的标签 image_batch, label_batch = load_CIFAR_batch(f) images_train.append(image_batch) labels_train.append(label_batch) # 列表中有5个元素 每个元素是一个数组 # print(images_train) # 对数组进行拼接 Xtrain = np.concatenate(images_train) Ytrain = np.concatenate(labels_train) Xtest, Ytest = load_CIFAR_batch(os.path.join(data_dir, "test_batch")) print("加载CIFAR-100数据完成") # 返回训练集图像和标签,测试集的图像和标签 return Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest data_dir = "cifar-100-python/" Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = load_CIFAR_data(data_dir)问题出在哪里

已完成理解import urllib.request import os import tarfile import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution() # 关闭动态图执行模式,进入静态图执行模式 # 下载 url = "http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz" filename = "cifar-100-python.tar.gz" if not os.path.isfile(filename): # 爬取数据至指定文件 result = urllib.request.urlretrieve(url, filename) print("下载完成:", result) else: print("数据文件已经存在") if not os.path.exists("cifar-100-batches-py"): # 打开名为"cifar-10-python.tar.gz"的压缩文件,并将其解压到当前目录 tfile = tarfile.open("cifar-100-python.tar.gz", "r:gz") result = tfile.extractall() print("解压到./cifar-100-batches-py/目录") else: print("目录已经存在 ") import pickle import numpy as np # 加载一批CIFAR-100数据 def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, "rb") as f: # 一个样本由图像数据和标签组成 # 32*32*3 # 将文件中的数据解析成Python对象 解析成一个字典,从字典中提取图像数据和标签数据 data_dict = pickle.load(f, encoding="bytes") # print(data_dict) images = data_dict[b'data'] labels = data_dict[b'labels'] # 将原始数据结构调整为:BCWH images = images.reshape(10000, 3, 32, 32) # tensorflow处理图像数据的结构:BWHC # 将通道数据C移动到最后一个维度 images = images.transpose(0, 2, 3, 1) labels = np.array(labels) return images, labels def load_CIFAR_data(data_dir): """加载CIFAR-100数据集""" images_train = [] labels_train = [] for i in range(5): f = os.path.join(data_dir, "data_batch_%d" % (i + 1)) print("正在加载", f) # 调用load_CIFAR_batch()获取批量的图像和对应的标签 image_batch, label_batch = load_CIFAR_batch(f) images_train.append(image_batch) labels_train.append(label_batch) # 列表中有5个元素 每个元素是一个数组 # print(images_train) # 对数组进行拼接 Xtrain = np.concatenate(images_train) Ytrain = np.concatenate(labels_train) Xtest, Ytest = load_CIFAR_batch(os.path.join(data_dir, "test_batch")) print("加载CIFAR-100数据完成") # 返回训练集图像和标签,测试集的图像和标签 return Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest data_dir = "cifar-100-python/" Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = load_CIFAR_data(data_dir)问题出在哪里

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根据您提供的代码和参考资料,问题可能出现在以下几个方面:

  1. 数据集下载和解压

    • 您已经检查了文件是否存在,如果不存在则使用urllib.request.urlretrieve下载文件,并且检查了目录是否存在,如果不存在则解压文件。这部分代码看起来是正确的13
  2. 加载数据集

    • 您定义了load_CIFAR_batch函数来加载单个批次的数据,并在load_CIFAR_data函数中循环加载所有批次的数据。然而,您在load_CIFAR_batch函数中对图像数据进行了重塑和转置,以适应TensorFlow的图像数据结构要求。这部分代码也是正确的17
  3. TensorFlow版本

    • 您使用了tensorflow.compat.v1,这意味着您可能在使用TensorFlow 1.x版本的API。如果您的环境中安装的是TensorFlow 2.x,那么应该使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()来禁用动态图执行模式1
  4. 数据集路径

    • 您在代码中使用的是"cifar-100-python/"作为数据集的路径,但是根据参考资料3,正确的路径应该是"/xxx/cifar-10-batches-py/"。请确保您的数据集路径是正确的,并且与您的文件系统结构相匹配。
  5. 数据集批次数量

    • CIFAR-100数据集通常包含几个训练批次和一个测试批次。您在代码中循环了5次来加载训练批次,这与CIFAR-10数据集的结构相匹配,但CIFAR-100可能有不同的批次数量。请检查您的数据集是否包含5个训练批次57
  6. 数据集文件名

    • 在解压数据集时,您期望的目录是"cifar-100-batches-py",但是根据参考资料3,正确的目录名可能是"cifar-10-batches-py"。请检查您的数据集文件名和目录结构是否正确。
  7. TensorFlow会话

    • 在TensorFlow 1.x中,您需要创建一个会话来运行图。在您的代码中,没有看到创建和启动TensorFlow会话的步骤。这可能是导致问题的一个原因,因为您需要一个会话来执行图操作1

综上所述,您需要检查数据集的路径、文件名、批次数量以及是否正确地使用了TensorFlow的API。如果问题仍然存在,建议检查TensorFlow的版本和安装是否正确,以及是否有其他环境配置问题。

推荐追问
Python代码中的错误排查
如何修复Python代码中的错误
Python中urllib.request.urlretrieve的用法
Python中tarfile模块的使用
tensorflow.compat.v1的tf.disable_eager_execution()的作用
Python中pickle模块的使用
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