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
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:
-
数据集下载和解压:
-
加载数据集:
-
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。
- 您使用了
-
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。
- 您在代码中使用的是
-
数据集批次数量:
-
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。
- 在解压数据集时,您期望的目录是
-
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。
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下载并加载CIFAR-100数据集1 | 数据集下载 使用torchvision下载并保存CIFAR-100数据集。 |
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基于SVM的CIFAR-100分类程序2 | SVM分类实现 利用SVM算法对CIFAR-100数据集进行分类。 |
CIFAR-10数据集组成5 | 数据集结构 CIFAR-10由10类共60000个32x32图像组成。 |
CIFAR-100数据集加载与预处理7 | 数据加载预处理 准备CIFAR-100数据集,进行归一化等操作。 |
博主1 | 数据集测试者 分享了CIFAR-100数据集测试经验,强调开源数据集也需要测试。 |
李飞飞13 | ImageNet数据集构建者 斯坦福大学教授,为解决机器学习问题牵头构建了ImageNet数据集。 |