CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 

数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在它们之间，训练批次包含来自每个类别的5000个图像。 

存档包含文件data_batch_1，data_batch_2，...，data_batch_5以及test_batch。这些文件中的每一个都是使用cPickle生成的Python“pickled”对象。这是一个python2例程，它将打开这样一个文件并返回一个字典：

#Python2

def unpickle(file):

 import cPickle

with open(file, 'rb') as fo:

dict = cPickle.load(fo)

return dict

#Python3
def unpickle(file):
import pickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = pickle.load(fo, encoding='bytes')
return dict