很久没写blog了，攒了不少东西，后面有空写一写

最近需要用到cifar10数据集的图片在端侧做实验，但是发现官方只提供了cifar10数据集的三种文件格式，分别用于matlab、python和C，都不是图片格式

自己动手丰衣足食。所以在python中，使用keras / tensorflow和opencv将数据集保存为图片格式：

import cv2
from tensorflow.keras import datasets
# or: from keras import datasets
# 读入数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
# 官方提供的数据集有几种可供直接使用：cifar10、cifar100、mnist、fashion_mnist等

# 因为opencv会将图片打开为numpy.ndarray格式，也可以将
# numpy.ndarray保存为图片，所以：例如我们要将test_images中的
# 前2000张保存为jpg格式图片，则可以：
for i in range(2000):
    image_name = "cifar10_test_" + ("%04d"%i) + ".jpg"
    cv2.imwrite(image_name, test_images[i])

运行成功之后，即可看到jpg格式的数据集：