如何使用Tensorflow和Python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，因此需要一个额外的索引。使用“matplotlib”库的“imshow”方法显示图像。

我们使用Google Colaboratory来运行下面的代码。Google Colab或Colaboratory可以在浏览器上运行Python代码，不需要任何配置，并免费访问GPU（图形处理器）。Colaboratory建立在Jupyter Notebook之上。

print（“验证数据”）
plt.figure（figsize =（10,10））
print（“绘制前15个图像”）
print（“由于CIFAR标签是数组，因此需要一个额外的索引”）
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

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输出

验证数据
绘制前15个图像
由于CIFAR标签是数组，因此需要一个额外的索引

说明

• 所规范化的数据进行可视化。
• 这是使用“matplotlib”库完成的。