自制cifar10数据集，生成batch没有key：b

Question

查询输出的dict_keys([data, labels, filenames，batch_label]）
而不是([b'data', b'labels', b'filenames'，b'batch_label']）
以下是制作cifar10数据集的参考
https://blog.csdn.net/p609354432/article/details/118312563?spm=1001.2014.3001.5501
查询输出的dict_keys([data, labels, filenames，batch_label])

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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从您提供的两个JPEG图像文件内容来看，您在使用PaddlePaddle框架创建自定义的CIFAR-10数据集时遇到了KeyError错误。错误信息指出，在尝试从数据集中加载数据时，data键缺失。这通常意味着您自定义的数据集文件可能没有按照PaddlePaddle期望的格式来组织数据。

解决方案：

1. 检查数据集格式：确保您的自定义CIFAR-10数据集文件格式与官方的CIFAR-10数据集格式一致。CIFAR-10数据集通常包含训练集和测试集，每个数据集都是一个.tar.gz文件，其中包含了多个.pkl文件，这些.pkl文件包含了数据和标签。

2. 检查.pkl文件内容：使用Python的pickle模块来检查您的.pkl文件，确保它们包含data和labels键。例如：

   import pickle
   
   with open('your_data_file.pkl', 'rb') as f:
       data = pickle.load(f, encoding='bytes')
       print(data.keys())  # 检查包含的键
   

3. **调整数据加载代码**：确保您的代码正确地处理了自定义数据集的路径和加载逻辑。以下是一个示例代码，展示了如何使用PaddlePaddle加载CIFAR-10数据集：
 ```python
 import paddle
 from paddle.vision.datasets import Cifar10

 # 指定自定义数据集的路径
 data_file_path = 'path_to_your_custom_cifar10.tar.gz'
 
 # 创建训练和验证数据集
 train_dataset = Cifar10(data_file=data_file_path, mode='train')
 val_dataset = Cifar10(data_file=data_file_path, mode='test')

 # 打印数据集大小
 print("train_dataset: %d" % len(train_dataset))
 print("val_dataset: %d" % len(val_dataset))

1. 错误处理：在您的代码中添加错误处理逻辑，以便在遇到KeyError时提供更清晰的错误信息。

参考资料：

• PaddlePaddle官方文档：CIFAR-10数据集加载
• Python pickle模块文档：pickle — Python对象序列化和反序列化

注意事项：

• 确保您的自定义数据集文件名和路径与代码中指定的一致。
• 如果您对PaddlePaddle的数据加载器不熟悉，可以参考官方文档中的示例和API说明。

如果您需要进一步的帮助，可以提供更多的信息，例如您的自定义数据集的创建过程和具体代码，以便更准确地诊断问题。