사물 이미지 분류 AI 해커톤

Q ) sns.countplot(training_labels.ravel()) 
지하철 이동 중 눈팅하다가 문의 남깁니다.ravel() 함수는 어떤 기능인가요? 

위 코드를 받아서 그대로 실행해 보았더니 label이 모두 0으로 나오더군요!
load_CIFAR10 함수를 아래와 같이 변환해서 해봤더니 잘 나왔습니다.

def load_CIFAR10(path):
    
    path = path
    images = []
    labels = []
    lbl = -1
    for filename in glob(path +"*"):
        lbl += 1
        for img in glob(filename + "/*.jpg"):
            an_img = PIL.Image.open(img) #read img
            img_array = np.array(an_img) #img to array
            images.append(img_array) #append array to training_images
            label = lbl #get label
            labels.append(label) #append label
    images = np.array(images)
    labels = np.array(labels)

    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    le = LabelEncoder()
    labels= le.fit_transform(labels)
    labels = labels.reshape(-1,1)
    
    return images, labels

또, 데이터를 colab에 업로드하는데 어려움을 겪으시는 분들을 위해서
다음과 같은 코드를 삽입하면, data.zip 경로에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
이거 몰라서 엄청 헤맸네요.. ㅠ

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')