大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
MNIST数据集
MNIST数据集是分类任务中最简单、最常用的数据集。人为的手写了0-9数字的图片
MNIST大概有7w张
MNIST数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个
因为MNIST数据集是专门为深度学习来的，所以其数据集格式和我们常见的很不一样，但是在Pytorch/Tensorflow中有函数可以很容易的读取，如果用普通Python来读取则不是那么容易
CIFAR10数据集
http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
CIFAR10数据集比MNIST要复杂一些. CIFAR10是真实数据集，MNIST是人为构建的
CIFAR10是32*32的
有CIFAR-10和CIFAR-100
CIFAR-10图片的10种类别，每一类大概有6000张
一共6w张照片，其中用于训练的5w张，用于test的1w张
飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车
下载后文件夹内部是这样
解压后得到5个batch_data，1个test_batch，还有一个batches.meta。这些数据文件是Python的‘pickle’的对象，需要用相应的方法才能读出来
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