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  • Tensorflow框架下mnist数据集导入失败! 环境:tensorflow 1.2 、python 3.5.4、 Anconda 3 最近新学tensorflow,尝试手写输入识别,但在第一步数据集导入总是失败,网上查阅没找到相同问题的,尝试了好久还没解决,...

    求助!Tensorflow框架下mnist数据集导入失败!

    环境:tensorflow 1.2 、python 3.5.4、 Anconda 3

    最近新学tensorflow,尝试手写输入识别,但在第一步数据集导入总是失败,网上查阅没找到相同问题的,尝试了好久还没解决,希望大佬能帮忙看看,感激不尽!!!

    数据导入用的就是网上最常见的,这里地址也是我的当前目录地址

    import input_data
    mnist=input_data.read_data_sets("D:/pythontest/MNIST_data/",one_hot=True)
    

    input_data()函数参考博客链接: [https://blog.csdn.net/Skymelu/article/details/105567348].

    按博客内容解压地址也改成了当前目录地址
    在这里插入图片描述
    当前目录下的文件
    在这里插入图片描述
    然后运行就报错!
    在这里插入图片描述TypeError: a bytes-like object is required, not 'int’
    这是什么问题啊,该如何解决,求大佬帮忙看下,万分感谢!!!

    展开全文
  • 参考: https://www.cnblogs.com/gaoss/p/7736281.html 转载于:https://www.cnblogs.com/HITSZ/p/8645368.html

    参考:  https://www.cnblogs.com/gaoss/p/7736281.html

    转载于:https://www.cnblogs.com/HITSZ/p/8645368.html

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  • 运行此py程序后获得MNIST数据集,但直接按TensorFlow中文社区教程使用如下代码: import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 会出现 ModuleNotFoundError: No module named ...

    初学TensorFlow,已下载input_data.py。运行此py程序后获得MNIST数据集,但直接按TensorFlow中文社区教程使用如下代码:

    import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

    会出现
    ModuleNotFoundError: No module named ‘input_data’
    按照网上教程改用如下代码:

    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)

    会出现
    TimeoutError:[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。
    在这里插入图片描述
    我分析这种方式下载数据集连接的是国外网站,导致超时问题的出现。
    我们出现ModuleNotFoundError的原因其实是我们下载的input_data.py的存放位置Python无法找到。
    解决方法是:

    1.首先我们查看anaconda虚拟环境(我的环境名为TensorFlow–GPU)中的Python所在的位置,可使用如下命令:

    import sys
    sys.executable

    在这里插入图片描述
    2.在与Python.exe同层的目录下,我们可看到一个.**Lib**目录,将input_data.py程序复制到此目录下。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3.最后按照TensorFlow中文社区即我们最开始掌握的命令导入input_data即可。

    import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

    显示结果如下:

    在这里插入图片描述

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  • 1.一开始采用官网上利用input_data来...2.后面采用 keras加载mnist数据集,又会报出如下错误 URL fetch fail:http://googelsourc…………………………………… 解决办法:先将mnist数据集下载到本地,放到自己想...

    注意:使用keras模块加载mnist数据集时,可以不用修改代码,直接将mnist数据集放到相应的路径下面。

    windows: C:\Users\mac\.keras\datasets
    

    1.一开始采用官网上利用input_data来加载本地数据集的方法,但会报出下面的错误

    No module named 'tensorflow.examples.tutorials'
    

    并且官网上input_data.py又下载不下来
    2.采用keras,一开始也是因为无法访问googlesource,导致无法加载mnist数据集。
    解决方法:修改mnist.py(使用 ctrl + b,打开mnist.py),利用本地下载好的mnist数据集,直接将mnist.py里路径path改成本地mnist数据集的路径
    下附代码:
    main.py

    from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
    import tensorflow as tf
    
    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
    
    model = tf.keras.models.Sequential([
      tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
      tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dropout(0.2),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    
    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
    
    model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
    
    

    mnist.py

    
    """MNIST handwritten digits dataset.
    """
    from __future__ import absolute_import
    from __future__ import division
    from __future__ import print_function
    
    import numpy as np
    
    from tensorflow.python.keras.utils.data_utils import get_file
    from tensorflow.python.util.tf_export import keras_export
    
    
    @keras_export('keras.datasets.mnist.load_data')
    def load_data(path='mnist.npz'):
      """Loads the MNIST dataset.
    
      Arguments:
          path: path where to cache the dataset locally
              (relative to ~/.keras/datasets).
    
      Returns:
          Tuple of Numpy arrays: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`.
    
      License:
          Yann LeCun and Corinna Cortes hold the copyright of MNIST dataset,
          which is a derivative work from original NIST datasets.
          MNIST dataset is made available under the terms of the
          [Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 license.](
          https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/)
      """
    
      path = "./mnist.npz"
      with np.load(path) as f:
        x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
        x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    
        return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
    
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  • Keras导入Mnist数据集出错解决方案

    千次阅读 多人点赞 2018-10-31 09:57:07
    Mnist数据集导入出错 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 ...
  • 深度学习之MNIST数据集导入

    千次阅读 2020-04-16 23:24:30
    (1)导入MNIST数据集; (2)分析MNIST样本特点定义变量; (3)构建模型; (4)训练模型并输出中间状态参数; (5)测试模型; (6)保存模型; (7)读取模型; 使用工具: 操作系统win7, Spyder(Anaconda3), ...
  • tensorflow导入mnist数据集出错的解决办法

    万次阅读 多人点赞 2018-02-08 22:06:46
    from tensorflow.examples...., one_hot=True)这是官方文档给出的导入代码,但我同很多人有一样的问题,运行程序的时候发现并没有讲MNIST数据集导入,so,在网上找了很多资料,最后找到了解决方法。先在你正在...
  • 导入mnist数据集

    千次阅读 2019-04-07 19:56:16
    下载一个代码后,发现需要导入mnist数据集,首先新建一个py的文件,把代码复制过来,然后记得一定要改成这样的格式: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_...
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    千次阅读 2019-11-04 17:48:17
    大家都知道keras在使用mnist时需要在线下载数据之后才能继续执行后续代码,而mnist数据集的下载地址已经被墙了。使用步骤如下: 1.下载本地: 下载地址:https://www.lanzous.com/i761gni 解压之后是一个.npz文件。 ...
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    模仿mnist数据集制作自己的数据集 最近看深度学习,用TensorFlow跑教程里的模型,发现教程里大多都是用mnist和cifar这两个数据集来演示的。想测试自己的数据集看看初步效果,于是就想套用现有的模型,将自己的数据集...
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  • 1.笔者最近在学习神经网络模型的搭建,发现最新版的skleran无法导入MNIST数据集 2.解决方案: from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') 原因是最新版的sklearn已经不支持...
  • = mnist.load_data() print(X_train.shape) 注意,这时需要下载mnist数据集,我试了手动导入数据集的方法,各种不成功,所以最后用ladder自动下载了。 疑问: Keras数据集的存储位置是这里: 我手动下载了4个数据...
  • 导入mnist数据集,读取数据集源码

    千次阅读 2018-11-23 17:27:08
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空空如也

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