下载和转换CIFAR-10数据集的Python函数：datasets.download_and_convert_cifar10

要下载和转换CIFAR-10数据集，可以使用tensorflow框架提供的datasets模块中的download_and_convert_cifar10函数。该函数会自动下载CIFAR-10数据集并将其转换为TFRecord格式，以供后续的机器学习模型使用。

使用该函数的例子如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import datasets

# 下载和转换CIFAR-10数据集
datasets.download_and_convert_cifar10('cifar10_dataset', 'path-to-save-data')

# 读取转换后的TFRecord文件
data_dir = 'path-to-save-data/cifar10_dataset'
filenames = [data_dir + '/train.tfrecord', data_dir + '/validation.tfrecord', data_dir + '/test.tfrecord']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={
    'image/encoded': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/format': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/class/label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
})
image = tf.image.decode_png(features['image/encoded'], channels=3)
label = tf.cast(features['image/class/label'], tf.int32)

# 创建会话并启动队列线程
sess = tf.Session()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

# 测试读取数据
for i in range(10):
    img_np, label_np = sess.run([image, label])
    print('Label:', label_np)
    plt.imshow(img_np)
    plt.show()

# 关闭会话和线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()

上述例子中，datasets.download_and_convert_cifar10函数用于下载和转换CIFAR-10数据集，参数'cifar10_dataset'表示生成的数据集目录的名称，参数'path-to-save-data'表示保存数据集的目录路径。

之后，可以通过读取生成的TFRecord文件来获取数据集中的图像和标签。在示例代码中，使用了tf.train.string_input_producer函数和tf.TFRecordReader函数读取TFRecord文件，然后通过tf.image.decode_png函数将图像解码为张量，使用tf.cast函数将标签转换为整型。

最后，通过创建会话、启动队列线程、运行会话等步骤，可以读取生成的数据集中的图像和标签。在示例代码中，将读取并显示10个图像和标签。

注意：在运行示例代码之前，需要确保已安装tensorflow和matplotlib库，可以使用pip install tensorflow matplotlib命令进行安装。

希望以上例子可以帮助您下载和转换CIFAR-10数据集，并使用转换后的数据进行进一步的机器学习任务。