这是啥

CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集，都出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片（http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/。这个是一个大项目，你可以点击那个big map提交自己的标签，可以帮助他们训练让计算机识别物体的模型）

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

怎么整

当我们敲第二天的代码的时候，一点执行就会发现，它开始下载这个东西，而且非常慢，大概是这样：

下载

不得不说，这也太慢了，所以我们可以手动下载下来然后让它直接加载，可以去官方网站下载，这里：官方地址

也可以参考这个文章的微云地址，这里：CIFAR10数据集下载

mac电脑的加载

下载完成后，实际上python并不知道我们已经手动下载完成了，还需要我们把这个包放到对应的keras文件夹下，我使用的是mac电脑，所以我的地址是

cd ~/.keras/datasets

打开这个文件夹，然后把我们下载好的tar包改名为：cifar-10-batches-py.tar.gz

改好名字之后放到这个文件夹下，再执行代码就没问题啦。