CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 该压缩文件中已经将数据集进行随机混乱排布操作，分散在六个子文件夹中，其中五个作为训练集，一个作为测试集； 另外包括其制作而成的tfrecord文件，具体使用方法可参见博客； 用于训练vgg、resnet等网络