.. _cn_api_vision_datasets_Cifar100:

Cifar100
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.. py:class:: paddle.vision.datasets.Cifar100()


    `Cifar-100 <https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>`_ 数据集的实现，数据集包含100中类别.

    参数
:::::::::
        - data_file (str) - 数据集文件路径，如果 ``download`` 设置为 ``True`` ，此参数可以设置为None。默认值为None。
        - mode (str) - ``'train'`` 或 ``'test'`` 模式，默认为 ``'train'`` 。
        - transform (callable) - 图片数据的预处理，若未 ``None`` 即为不做预处理。默认值为None。
        - download (bool) - 是否自定下载数据集文件。默认为 ``True`` 。

返回
:::::::::

				Cifar100数据集实例

    代码示例
:::::::::

        .. code-block:: python

            import paddle
            import paddle.nn as nn
            from paddle.vision.datasets import Cifar100
            from paddle.vision.transforms import Normalize

            class SimpleNet(paddle.nn.Layer):
                def __init__(self):
                    super(SimpleNet, self).__init__()
                    self.fc = nn.Sequential(
                        nn.Linear(3072, 10),
                        nn.Softmax())

                def forward(self, image, label):
                    image = paddle.reshape(image, (3, -1))
                    return self.fc(image), label

            paddle.disable_static()

            normalize = Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5],
                                std=[0.5, 0.5, 0.5])
            cifar100 = Cifar100(mode='train', transform=normalize)

            for i in range(10):
                image, label = cifar100[i]
                image = paddle.to_tensor(image)
                label = paddle.to_tensor(label)

                model = SimpleNet()
                image, label = model(image, label)
                print(image.numpy().shape, label.numpy().shape)

    
