有些小伙伴由于各種原因使用網(wǎng)絡(luò)代理不能下載Keras的數(shù)據(jù)集,同時(shí)又沒辦法去更改網(wǎng)絡(luò)代理的設(shè)置。這種情況下該怎么辦呢?接下來小編帶來了Keras無法下載loaddata的解決方式。沒錯,就是使用Keras離線數(shù)據(jù)集!
解決辦法:
直接在網(wǎng)上下載mnist.npz,放在本地,如:F盤根目錄。
直接寫:
mnist.load_data("F:mnist.npz")
即可~
補(bǔ)充:解決Keras下,imdb.load_data(num_words=10000)無法下載數(shù)據(jù)集的問題
當(dāng)我們按照deeplearning with python書里面的代碼教程來時(shí),往往會出現(xiàn)數(shù)據(jù)集下載失敗的問題,
例如運(yùn)行下面一段代碼
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
會去一個(gè)網(wǎng)站下載imdb.npz的數(shù)據(jù)集,這時(shí)很可能下載失敗,那么怎么辦呢?
可以在百度上先下載imdb.npz數(shù)據(jù)集,存放在一個(gè)文件夾內(nèi),然后代碼改成如下:
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(path="/home/cc/datasets/imdb.npz", num_words=10000)
哈哈,問題解決,是不是很簡單。
或者將下載好的imdb.npz文件放在主目錄下的 .keras/datasets文件夾下,在ubuntu系統(tǒng)里, .keras/datasets文件夾是隱藏起來的,在主目錄下按 ctrl+H,顯示隱藏文件夾。這樣就不用修改代碼了,./keras/datasets 就是代碼中下載文件的默認(rèn)存儲文件夾。
以上就是Keras無法下載loaddata的解決方法,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持W3Cschool。