随机生成CIFAR-10数据集图像分类任务的Python脚本

以下是一个用Python编写的随机生成CIFAR-10数据集图像分类任务的脚本示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 从CIFAR-10官方网站下载的数据集辅助函数
def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    return dict

# 生成随机的CIFAR-10图像分类任务函数
def generate_random_cifar10_task():
    # 读取CIFAR-10数据集标签
    label_names = unpickle('cifar-10-batches-py/batches.meta')[b'label_names']
    
    # 随机选择一个目标类别
    target_class = np.random.randint(0, 10)
    
    # 读取CIFAR-10数据集训练集批次
    train_data = []
    for i in range(1, 6):
        data_batch = unpickle('cifar-10-batches-py/data_batch_' + str(i))
        train_data.append(data_batch[b'data'])
    train_data = np.concatenate(train_data, axis=0)
    
    # 从目标类别中随机选择一张图像作为目标图像
    target_images = train_data[np.array(unpickle('cifar-10-batches-py/batches.meta')[b'label_names']) == target_class]
    target_image = target_images[np.random.randint(0, len(target_images))]
    target_image = np.transpose(np.reshape(target_image, (3, 32, 32)), (1, 2, 0))
    
    # 读取CIFAR-10数据集测试集批次
    test_data = unpickle('cifar-10-batches-py/test_batch')
    
    # 从目标类别中随机选择另一张图像作为干扰图像
    distractor_images = test_data[b'data'][np.array(test_data[b'labels']) != target_class]
    distractor_image = distractor_images[np.random.randint(0, len(distractor_images))]
    distractor_image = np.transpose(np.reshape(distractor_image, (3, 32, 32)), (1, 2, 0))
    
    # 显示目标图像和干扰图像
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.title('Target Class: ' + str(label_names[target_class]))
    plt.imshow(target_image)
    plt.axis('off')
    
    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.title('Distractor')
    plt.imshow(distractor_image)
    plt.axis('off')
    
    plt.show()

# 生成并展示一个随机分类任务
generate_random_cifar10_task()

这个脚本首先定义了一个函数unpickle，用于从CIFAR-10数据集文件中读取数据。然后，generate_random_cifar10_task函数生成一个随机的CIFAR-10图像分类任务。在这个函数中，它首先从CIFAR-10数据集的batches.meta文件中读取标签名称。然后，它随机选择一个目标类别，并从训练集中选择一张随机的目标图像。接下来，它读取测试集中的数据，并从其中选择一张随机的干扰图像。最后，它使用matplotlib库展示目标图像和干扰图像。

在这个脚本的最后，调用generate_random_cifar10_task函数生成并展示一个随机的CIFAR-10图像分类任务。

你可以运行这个脚本并看到它生成的随机分类任务的结果。

希望这个例子能帮到你！