iPAS 考題解析考慮使用 CIFAR-10 資料集進行資料處理，資料包括 32×32 像素的多筆彩色照片。下列程式碼的資料處理，請選出正確的選項。 ```python from tensorflow.keras import datasets, utils import pandas as pd (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() # type(x_train) -> numpy.ndarray # x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape # -> (50000, 32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 32, 32, 3) (10000, 1) # x_train.min() -> 0 # x_train.max() -> 255 ```

解析

正確答案：B. 測試集（x_test）資料集個數為 10000 筆

由程式碼輸出可知：x_train.shape = (50000, 32, 32, 3)，訓練集有 50000 筆；x_test.shape = (10000, 32, 32, 3)，測試集有 10000 筆（B 正確）。type(x_train) = numpy.ndarray，不是 Pandas DataFrame（C 錯誤）。像素值歸一化應用 float32 而非 int32：x_train = x_train.astype('float32') / 255.0（D 錯誤）。

每個選項為什麼對或錯

• A 訓練集（x_train）資料集個數為 100000 筆 錯誤選項

  訓練集有 50000 筆，非 100000 筆。

• B 測試集（x_test）資料集個數為 10000 筆 正解

  測試集 x_test.shape = (10000, ...)，確實有 10000 筆，此為正確答案。

• C 訓練集（x_train）是 Pandas 資料框（DataFrame）物件 錯誤選項

  type(x_train) = numpy.ndarray，不是 Pandas DataFrame。

• D 如果希望將訓練集（x_train）像素值轉換為[0, 1]的範圍，則可以輸入：x_train = x_train.astype('int32') / 255.0 錯誤選項

  應使用 float32 進行除法，int32 / 255 會截斷為整數（0 或 1），結果不正確。

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