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cifa10のバイナリデータ形式について

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trafalbad

score 182

cifar10はpythonバージョンとバイナリデータ版のファイルがダウンロードできます。
バイナリデータの形式は

<1 x label><3072 x pixel>
...
<1 x label><3072 x pixel>


となっていますが、これはpythonでは下記のデータ構造と同じでしょうか?
これは[ラベル値(label),画像値(image)]のリストです。

リスト([label,image])
[6, array([ 59,  43,  50, ..., 140,  84,  72], dtype=uint8)] [9, array([154, 126, 105, ..., 139, 142, 144], dtype=uint8)] [9, array([255, 253, 253, ...,  83,  83,  84], dtype=uint8)] [4, array([28, 37, 38, ..., 28, 37, 46], dtype=uint8)] [1, array([170, 168, 177, ...,  82,  78,  80], dtype=uint8)] [1, array([159, 150, 153, ...,  14,  17,  19], dtype=uint8)] [2, array([164, 105, 118, ...,  29,  26,  44], dtype=uint8)] [7, array([ 28,  30,  33, ..., 100,  99,  96], dtype=uint8)] [8, array([134, 131, 128, ..., 136, 137, 138], dtype=uint8)] [3, array([125, 110, 102, ...,  82,  84,  86], dtype=uint8)] [4, array([53, 54, 56, ..., 39, 46, 41], dtype=uint8)] [7, array([142, 172, 176, ..., 105, 106, 111], dtype=uint8)] [7, array([164, 162, 162, ..., 108, 107, 100], dtype=uint8)] [2, array([17, 17, 17, ..., 20, 18, 16], dtype=uint8)]

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  • can110

    2017/09/06 11:25

    あなたが質問文で提示されているとおりに解釈すると[label,image]が10000?個のリストだと思われるのですが、違いますでしょうか?

    キャンセル

  • trafalbad

    2017/09/06 11:28 編集

    はいそうです、[label(1,),image(3072)]の10000のリストです

    キャンセル

  • can110

    2017/09/06 11:32

    結論出たようですので、自己回答をお勧めします。

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

質問内容通り、[ラベル値(label),画像値(image)]のリスト[1,3072]の10000のリスト

リスト([label,image])
[6, array([ 59,  43,  50, ..., 140,  84,  72], dtype=uint8)] [9, array([154, 126, 105, ..., 139, 142, 144], dtype=uint8)] [9, array([255, 253, 253, ...,  83,  83,  84], dtype=uint8)] [4, array([28, 37, 38, ..., 28, 37, 46], dtype=uint8)] [1, array([170, 168, 177, ...,  82,  78,  80], dtype=uint8)] [1, array([159, 150, 153, ...,  14,  17,  19], dtype=uint8)] [2, array([164, 105, 118, ...,  29,  26,  44], dtype=uint8)] [7, array([ 28,  30,  33, ..., 100,  99,  96], dtype=uint8)] [8, array([134, 131, 128, ..., 136, 137, 138], dtype=uint8)] [3, array([125, 110, 102, ...,  82,  84,  86], dtype=uint8)] [4, array([53, 54, 56, ..., 39, 46, 41], dtype=uint8)] [7, array([142, 172, 176, ..., 105, 106, 111], dtype=uint8)] [7, array([164, 162, 162, ..., 108, 107, 100], dtype=uint8)] [2, array([17, 17, 17, ..., 20, 18, 16], dtype=uint8)]

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