利用Python的read_data_sets()函数读取CIFAR-100数据集

CIFAR-100是一个常用的计算机视觉数据集，包含60000张32x32彩色图片，分为100个类别。每个类别包含600张图片，其中500张用于训练，100张用于测试。

在Python中，可以使用TensorFlow库提供的read_data_sets()函数来读取CIFAR-100数据集。该函数会根据给定的路径，自动从互联网上下载并加载数据集。下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf

# 设置存储CIFAR-100数据集的路径
data_dir = '/path/to/cifar-100/'

# 读取CIFAR-100数据集
cifar100 = tf.keras.datasets.cifar100
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar100.load_data(label_mode='fine', path=data_dir)

# 打印训练集和测试集的形状
print("训练集图片形状：", train_images.shape)
print("训练集标签形状：", train_labels.shape)
print("测试集图片形状：", test_images.shape)
print("测试集标签形状：", test_labels.shape)

上述代码中，首先需要设置CIFAR-100数据集的存储路径（data_dir），然后通过cifar100.load_data()函数来读取数据集。该函数的label_mode参数指定了标签的类型，包括"fine"和"coarse"两种，"fine"表示精细标签（100个类别），"coarse"表示粗略标签（20个类别）。在这个例子中，我们使用精细标签，即label_mode='fine'。

读取数据集后，返回的是一个元组，其中包含了训练集和测试集的images和labels。我们可以通过打印数组的shape属性来查看数据集的形状。训练集包含了50000张32x32的彩色图片，测试集包含了10000张图片。labels则是对应图片的类别标签。

除了上述的方法外，我们还可以通过使用tensorflow_datasets库来读取CIFAR-100数据集。示例如下：

import tensorflow_datasets as tfds

# 设置存储CIFAR-100数据集的路径
data_dir = '/path/to/cifar-100/'

# 读取CIFAR-100数据集
cifar100 = tfds.load('cifar100', data_dir=data_dir, split=['train', 'test'])

# 分割训练集和测试集
train_data, test_data = cifar100['train'], cifar100['test']

# 构建迭代器
train_data = train_data.batch(32)
test_data = test_data.batch(32)

# 迭代读取数据集的批次
for batch in train_data.take(1):
  images, labels = batch['image'], batch['label']

# 打印批次的形状
print("图片批次形状：", images.shape)
print("标签批次形状：", labels.shape)

在这个例子中，我们使用tensorflow_datasets库的load()函数来读取CIFAR-100数据集。load()函数的 个参数指定了数据集的名称，第二个参数为存储路径。load()函数返回的是一个字典对象，包含了训练集和测试集的数据。

读取数据集后，我们可以根据需要对数据集进行分割和处理。在这个例子中，我们将训练集和测试集分割为小批次，并使用迭代器来迭代读取数据集的批次。批次的形状可以通过查看数组的shape属性来确定。

无论是使用TensorFlow库的read_data_sets()函数还是使用tensorflow_datasets库，都可以方便地读取CIFAR-100数据集并进行后续处理和分析。根据实际需求选择合适的方法即可。