解决MNIST数据集下载慢,或者Http连接失败问题

下载MNIST数据集时遇到速度慢的问题

解决:手动从MNIST数据集的官方网站直接使用下载好的数据文件,放到指定目录下,再进行调取即可。

手动下载地址:MNIST官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 【仍需要连接外网】

这里我提供了一个下载地址,MNIST手写数字包以及下载地址:
MNIST 手写数字数据集

如果不想麻烦可以直接在这个网址下载,仅0.6元

1. 数据下载代码

python 复制代码
dataset = torchvision.datasets.MNIST(root="mnist/",    # 指定目录
					    train=True, 
					    download=True, 
					    transform=torchvision.transforms.ToTensor())
train_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

2.指定目录结构

使用文件夹数据,解压放到对应目录("mnist/")下即可

相关推荐
微三云 - 廖会灵 (私域系统开发)32 分钟前
电商推荐系统从0到1:协同过滤+深度学习双塔模型的架构演进与实时排序实践
人工智能·深度学习·架构
卡梅德生物科技小能手1 小时前
卡美德生物科普MMP9(基质金属蛋白酶9):细胞外基质重塑的关键调节因子
经验分享·深度学习·生活
大鹏的NLP博客3 小时前
深度学习模型 ONNX 与 RKNN 数值一致性校验通用技术报告
人工智能·深度学习
阳明山水4 小时前
销量预测2026:基础模型、Mamba架构与LLM融合的技术新范式
人工智能·深度学习·算法·机器学习·架构
程序喵大人4 小时前
解密 Transformer 的核心——注意力机制
人工智能·深度学习·transformer·注意力机制
heroboyluck5 小时前
AI工程师第四课 - 深度学习入门
人工智能·python·深度学习·llama
Smoothcloud润云5 小时前
训练一个7B参数的大模型需要多少张GPU?大概要跑多久?
人工智能·深度学习·ai·开源·gpu算力
大鹏的NLP博客6 小时前
深度学习模型PyTorch与ONNX数值一致性校验通用技术报告
人工智能·pytorch·深度学习·onnx
FriendshipT7 小时前
Ultralytics:解读BNContrastiveHead模块
人工智能·pytorch·python·深度学习·目标检测
程序员羽痕7 小时前
基于深度学习的眼疾识别系统
人工智能·pytorch·深度学习·分类·django