与MNIST类似，TensorFlow中同样有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件，不同的是，自从TensorFlow1.0之后，将里面的Models模块分离了出来。下载和导入CIFAR数据集的代码在models里面，所以要去TensorFlow的Github网站将其下载下来。
github下载地址：
https://github.com/tensorflow/models
代码下载后，将其解压，将里面models/turorials/image路径下的CIFAR10复制到本地的python工作区即可。
现在可以在CIFAR10文件夹下新建Python文件，用来下载和导入CIFAR10图片了，与MNIST不同的是，CIFAR数据集代码不是很方便，下载和导入时都需要单独调用。
将如下代码放到CIFAR10文件夹下（确保import cifar10能找到对应文件），引入CIFAR10，使用函数maybe_down_and_extract即可完成数据的下载和解压。
import cifar10 cifar10.maybe_download_and_extract()
上面的代码会自动将CIFAR10的bin文件ZIP包下载到E:\tmp\cifar10_data，然后自动解压到E:\tmp\cifar10_data\cifar-10-batches-bin路径下。
运行完这两行代码之后，会看到相应路径下生成的相关文件：
其中
batches.meta.txt:标签说明文件。
data_batch_x.bin:是训练文件，一共5个，每个10000条。
test_batch.bin:10000条测试文件。