Question

我想使用CIFAR-10数据集，但我只想要青蛙，狗，猫，马和鸟类，到目前为止我使用了以下代码：

  # Plot ad hoc CIFAR10 instances
  from keras.datasets import cifar10
  from matplotlib import pyplot
  from scipy.misc import toimage
  # load data
  (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
  # create a grid of 3x3 images
  for i in range(0, 9):
      pyplot.subplot(330 + 1 + i)
      pyplot.imshow(toimage(X_train[i]))
  # show the plot
  pyplot.show()

cifar10.load_data（）函数加载整个数据，我只能获得所需的类吗？

Answer 1

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

包含10个类的所有示例

选择有关类别的索引

index = np.where(y_train == 0)
X_train = X_train[indices]
y_train = y_train[indices]

给出所有第0个索引样本

Answer 2

cifar10.load_data（）函数加载整个数据，我只能获得所需的类吗？

使用load_data()提供的keras.datasets.cifar10，您无法做到这一点。此外，检查source code上的其他实用程序似乎只提供了load_data()方法。

但是，如果手动获取并加载数据集，可以执行此操作。为此，您可以尝试在CIFAR10数据集上模拟keras does it（以及之前的源代码）的方式。

基于this帮助页面（您也可以从中下载数据集）似乎蛙，狗，猫，马和鸟类对应于索引6,5,3,7和2，分别。这意味着您可以在提取数据元素时使用这些索引，以便您可以选择所需的索引。

修改：另一个可以更好地为您效果的选项是丢弃您不希望通过load_data()来电的元素。根据Keras数据集page，我们看到该方法返回：

2元组：


x_train，x_test：uint8具有形状的RGB图像数据数组（num_samples，3,32,32）。

y_train，y_test：uint8类别标签数组（ 0-9范围内的整数），带形状（num_samples，）。

了解这一点，您可以丢弃任何没有6,5,3,7,2标签的元素，这些元素对应于您想要的类。

仅选择特定类别的CIFAR-10

2 个答案: