TensorFlow手动加载数据集（以mnist为例）

火柴先生2023-10-18 10:15

在进行Mnist手写识别的项目中，出现了Mnist数据集下载出错的问题，报出以下错误：

Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- $WinError 10060$ 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。

MNIST数据集包含四个gz文件。这些文件分别包含训练集图像、训练集标签、测试集图像和测试集标签。

你可以从官方网站下载这些文件。以下是MNIST数据集的官方网站链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

在该网站上，你可以找到以下四个文件：

train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像
train-labels-idx1-ubyte.gz：训练集标签
t10k-images-idx3-ubyte.gz：测试集图像
t10k-labels-idx1-ubyte.gz：测试集标签
你可以下载这些文件，并将它们保存在本地路径中。然后，你可以使用适当的库（如gzip和numpy）来解压和加载这些文件，以获取MNIST数据集的特征和标签。

以下是一个示例代码，演示如何加载MNIST数据集的图像和标签：

python 复制代码

import gzip
import numpy as np

def load_mnist_images(path):
    with gzip.open(path, 'rb') as f:
        # 跳过文件头
        f.read(16)
        # 读取图像数据
        buf = f.read()
        # 将字节数据转换为numpy数组
        data = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8)
        # 重新整形为图像数组
        data = data.reshape(-1, 28, 28)
        return data

def load_mnist_labels(path):
    with gzip.open(path, 'rb') as f:
        # 跳过文件头
        f.read(8)
        # 读取标签数据
        buf = f.read()
        # 将字节数据转换为numpy数组
        labels = np.frombuffer(buf, dtype=np.uint8)
        return labels

# 指定文件路径
train_images_path = 'path_to_train-images-idx3-ubyte.gz'
train_labels_path = 'path_to_train-labels-idx1-ubyte.gz'
test_images_path = 'path_to_t10k-images-idx3-ubyte.gz'
test_labels_path = 'path_to_t10k-labels-idx1-ubyte.gz'

# 加载训练集图像和标签
train_images = load_mnist_images(train_images_path)
train_labels = load_mnist_labels(train_labels_path)

# 加载测试集图像和标签
test_images = load_mnist_images(test_images_path)
test_labels = load_mnist_labels(test_labels_path)

# 打印数据集信息
print("训练集样本数量:", train_images.shape[0])
print("测试集样本数量:", test_images.shape[0])
print("输入特征形状:", train_images[0].shape)
print("标签形状:", train_labels.shape)

# 进行模型训练和评估的代码可以继续编写...