CIFAR-10图像分类数据集

CIFAR-10 的 Python 包，挺适合刚上手图像分类的你。数据不大，一共 6 万张图，分成了训练和测试两份。每张图都是 32x32 的彩色图，小巧但挺有代表性，拿来练手卷积神经网络再合适不过了。

cifar-10-python.tar.gz里打包好了数据结构，Python 直接用。你要是用PyTorch或者TensorFlow，都有现成的接口，像torchvision.datasets.CIFAR10或者tf.keras.datasets.cifar10，加载方式简单，基本几行代码就能跑。

图像预别忘了，像归一化这种，把像素值缩到0 到 1之间比较常见。数据增强也可以加上，比如RandomCrop和HorizontalFlip，模型泛化效果会更好一些。

模型结构你可以从最基础的卷积层开始，比如Conv2d + ReLU + MaxPool，慢慢叠几层，接全连接层输出 10 类。训练的时候注意看loss和accuracy的变化，太快收敛的话就过拟合了。

实在不想从 0 写，也可以看看这些别人写好的项目，像PyTorch 实现 CIFAR-10 图像分类和VGG-16 在 CIFAR-10 上的训练，都还不错，代码清晰，上手也快。

如果你在练习 CNN、想找个好用的数据集做分类，CIFAR-10真是个性价比高的选择，搭配 Python，效率高又不容易踩坑。