python讀取cifar（python讀取cif）

本文目錄一覽：

• 1、python圖像保存語句的格式
• 2、製作cifar10數據集的python版代碼
• 3、python機器學習庫怎麼使用
• 4、cifar-10怎麼用python

python圖像保存語句的格式

直接用open打開後read讀取 A =open(‘test.bmp’,’rb’)B=open(‘test2.bmp’,’w’)c = A.read()B.write(c)A.close()B.close()

製作cifar10數據集的python版代碼

MNIST 數據集

混合的國家標準和技術 (簡稱 MNIST) 由紅外研究員，作為基準來比較不同的紅外演算法創建數據集。 其基本思想是如果你有你想要測試紅外的演算法或軟體的系統，可以運行您的演算法或系統針對 MNIST 的數據集和比較您的結果與其他系統以前發布成果。

數據集包含的共 70,000 圖像 ； 60,000 訓練圖像 （用於創建紅外模型） 和 10,000 測試圖像 （用於評估模型的精度）。 每個 MNIST 圖像是一個單一的手寫的數字字元的數字化的圖片。 每個圖像是 28 x 28 像素大小。 每個像素值是 0，表示白色，至 255，表示黑。 中間像素值表示的灰度級。 圖 2 顯示了訓練集的前八位的圖像。 對應於每個圖像的實際數字是顯然對人，但確定數字是非常困難的挑戰的計算機。

圖 2 首八 MNIST 訓練圖像

奇怪的是，訓練數據和測試數據均存儲在兩個文件中，而不是在單個文件中。 其中一個文件包含圖像的像素值和，另一個包含圖像的標籤信息 （0 到 9）。 每個的四個文件還包含標頭信息，和所有的四個文件都存儲在已經使用 gzip 格式壓縮的二進位格式。

注意在圖 1，該演示程序使用僅 60,000 項目訓練集。 測試集的格式是相同的訓練集。 MNIST 文件的主存儲庫是目前位於 yann.lecun.com/exdb/mnist。 培訓的像素數據存儲在文件火車-圖像-idx3-ubyte.gz 和培訓標籤數據存儲在文件火車-標籤-idx1-ubyte.gz。 若要運行該演示程序，您需要轉到 MNIST 的存儲庫站點，下載並解壓的兩個培訓數據文件。 將文件解壓縮，我用的免費的開源 7-Zip 實用程序。

創建 MNIST 查看器

若要創建 MNIST 演示程序，我發起了 Visual Studio，創建一個名為 MnistViewer 的新 C# Windows 窗體項目。 演示有沒有重大的.NET 版本依賴關係，因此，任何版本的 Visual Studio 應該工作。

模板代碼載入到 Visual Studio 編輯器後，我設置的 UI 控制項。 我添加了兩個 TextBox 控制項 (textBox1，textBox2) 要堅持兩個解壓後的培訓文件的路徑。 我添加一個按鈕控制項 (button1)，並給了它一個標籤載入圖像。 我添加了兩個多個 TextBox 控制項 （textBox3，textBox4） 以保存當前圖像索引和下一個圖像索引的值。 我使用 Visual Studio 設計器，分別設置”NA”和”0，”這些控制項的初始值。

我添加了一個 ComboBox 控制項 (comboBox1) 的圖像放大倍數值。 使用設計器，我去到該控制項的項集合，添加字元串”1″到”10″。我添加了第二個按鈕控制項 (button2)，並給了它一個標籤的顯示下一次。 我添加了 PictureBox 控制項 (pictureBox1)，將其背景色屬性設置為 ControlDark，以便看到控制項的輪廓。 我將圖片框大小設置為 280 x 280 允許最多 10 倍的放大倍率 （回顧 MNIST 圖像是 28 x 28 像素為單位）。 我添加了第五個 （textBox5） 文本框以顯示十六進位值的圖像，然後將其多行屬性設置為 True 和其字體屬性設置為 8.25 磅 Courier New 和擴大其大小到 606 x 412。 而且，最後，我添加了一個列表框控制項 （listBox1) 的日誌記錄消息。

python機器學習庫怎麼使用

1. Scikit-learn（重點推薦）

www .github .com/scikit-learn/scikit-learn

Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度學習）

Keras是基於Theano的一個深度學習框架，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模塊化的神經網路庫，支持GPU和CPU。

3、Lasagne（深度學習）

不只是一個美味的義大利菜，也是一個和Keras有著相似功能的深度學習庫，但其在設計上與它們有些不同。

4.Pylearn2

www .github .com/lisa-lab/pylearn2

Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。它把深度學習和人工智慧研究許多常用的模型以及訓練演算法封裝成一個單一的實驗包，如隨機梯度下降。

5.NuPIC

www .github .com/numenta/nupic

NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。

6. Nilearn

www .github .com/nilearn/nilearn

Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。

7.PyBrain

www .github .com/pybrain/pybrain

Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。

8.Pattern

www .github .com/clips/pattern

Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。

9.Fuel

www .github .com/mila-udem/fuel

Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google’s One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。

10.Bob

www .github .com/idiap/bob

Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。

11.Skdata

www .github .com/jaberg/skdata

Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。

12.MILK

www .github .com/luispedro/milk

MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關係金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。

13.IEPY

www .github .com/machinalis/iepy

IEPY是一個專註於關係抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。

14.Quepy

www .github .com/machinalis/quepy

Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。

現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。

15.Hebel

www .github .com/hannes-brt/hebel

Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。

16.mlxtend

www .github .com/rasbt/mlxtend

它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。

17.nolearn

www .github .com/dnouri/nolearn

這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。

18.Ramp

www .github .com/kvh/ramp

Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。

19.Feature Forge

www .github .com/machinalis/featureforge

這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。

這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這隻能在你有不同的演算法時起作用。）20.REP

www .github .com/yandex/rep

REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。

它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。

21.Python 學習機器樣品

www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。

22.Python-ELM

www .github .com/dclambert/Python-ELM

這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。

23.gensim

主題模型python實現

Scalable statistical semantics

Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents

cifar-10怎麼用python

sum([ n for n in xrange(1,11) # 1 ~ 10 if n % 2 == 0 # 偶數 ])列表生成是python非常便利常用的手法–犀利，直觀易讀