CIFAR-10模型使用Python版本cifar10数据集

在先前的博客文章中，已对CIFAR-10数据集进行了全面的介绍与分析。然而，当前从tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10获取并执行cifar10_train.py脚本后，所训练的数据集为适用于C语言的二进制格式版本。

CIFAR-10数据集代码适配

实际上，需要进行调整的核心文件为cifar10_input.py。由于不同版本的Python在数据集的存储格式方面存在差异，具体的格式信息可前往Alex官方网站的The CIFAR-10 dataset页面进行查阅。鉴于格式上的区别，针对数据集的导入与解析代码也需相应地进行调整。Python版本的代码示例如下：

 def unpickle(file):

    
     import pickle
    
     with open(file, 'rb') as fo:
    
     dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
    
     retur