cifar100，仅加载100张图片

cifar100是一个常用的图像分类数据集，用于训练和评估图像分类模型。它包含了60000张32x32像素的彩色图片，分为100个不同的类别，每个类别包含600张图片。其中，50000张图片用于训练集，10000张图片用于测试集。

cifar100数据集的分类任务相对较难，因为它包含了较为复杂和细粒度的类别，例如各种动物、植物、交通工具等。这使得cifar100成为了评估图像分类算法性能的常用基准数据集之一。

优势：

1. 多样性：cifar100数据集包含了100个不同的类别，涵盖了各种不同的物体和场景，能够更好地评估模型的泛化能力。
2. 数据量适中：相比于其他更大规模的图像数据集，cifar100的规模适中，训练和评估模型的速度较快。
3. 标注准确：cifar100数据集的图片都经过了精确的标注，可以用于监督学习任务。

应用场景：

1. 图像分类算法研究：cifar100数据集常被用于研究和评估图像分类算法的性能，例如卷积神经网络（CNN）等。
2. 计算机视觉教育：由于数据集规模适中且标注准确，cifar100也常被用于计算机视觉教育和培训，帮助学习者理解和实践图像分类任务。

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3. 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了可靠、安全的对象存储服务，可用于存储和管理cifar100数据集的图片和标注信息。

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