CIFAR-10 是机器学习领域经典的图像数据集，包含 10 个类别（如飞机、汽车、鸟等），共 60,000 张 32x32 彩色图片。使用 TensorFlow 处理该数据集是入门深度学习的绝佳实践，以下是关键步骤：

📦 数据加载与预处理

  1. 加载数据
    使用 tf.keras.datasets.cifar10.load_data() 获取数据，数据会自动分为训练集和测试集

    CIFAR-10 样本

  2. 数据标准化
    将像素值归一化到 [0,1] 范围： 

    x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

  3. 数据增强（可选）
    使用 ImageDataGenerator 添加旋转、平移等变换： 

    datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10, horizontal_flip=True)

🛠️ 模型构建示例

使用 TensorFlow 构建简单 CNN 模型：

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    MaxPooling2D(2,2),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')
])

📈 训练与评估

  • 训练命令：model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)
  • 评估指标：准确率、损失值
    训练曲线

🌐 扩展学习

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📌 提示：CIFAR-10 数据集可通过 此路径 下载完整文件