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  • 1、读数据乱码或结果错误编码方式有误将导致读数据乱码或结果错误(笔者在出错时结果为0)。乱码是由于编码方式导致的,可以用notepad++打开将编码格式转为ANSI,如下图:也可参考:...

    笔者最近用C++读取txt文件,遇到了读取数据乱码或数据错误、文件打不开的问题,现将其中的坑写下,供参考。

    1、读数据乱码或结果错误

    编码方式有误将导致读数据乱码或结果错误(笔者在出错时结果为0)。乱码是由于编码方式导致的,可以用notepad++打开将编码格式转为ANSI,如下图:


    也可参考:https://blog.csdn.net/zhancf/article/details/49930969

    2、文件未能打开

    错误代码(打开程序所在目录下data文件夹内Height.txt):

    #include <iostream>
    #include<fstream> 
    using namespace std;
    int main() {
    	ifstream infile;
    	infile.open(".\data\Height.txt");
    	if(!infile.is_open())
    		cout << "Error opening file";
    	else{
    		int height;
    		infile >> height;
    		cout << height;
    	}	
    	return 0;
    }

    错误原因是由于文件路径中'\'应为'\\'(百度转义字符),以下是正确代码:

    #include <iostream>
    #include<fstream> 
    using namespace std;
    int main() {
    	ifstream infile;
    	infile.open(".\\data\\Height.txt");//或者:infile.open("./data/Height.txt");
    
    	if(!infile.is_open())
    		cout << "Error opening file";
    	else{
    		int height;
    		infile >> height;
    		cout << height;
    	}	
    	return 0;
    }



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  • 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' 2.后面采用 keras加载mnist数据集,又会报出如下错误 URL fetch fail:...

    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)
    
    展开全文
  • Keras导入Mnist数据出错解决方案

    千次阅读 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 ...

    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 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。

    解决方案如下:

    在浏览器输入网址https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz,下载minst.npz数据集,保存到某个文件夹下,在这里,我保存到了"F:\Anaconda"下,然后进入minst.load_data(),将代码改成如下:

    def load_data():
        """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)`.
            """
        path='F://Anaconda//mnist.npz'
        f = np.load(path)
        x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
        x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
        f.close()
        return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

    即可将mnist数据集导入成功,并能够成功运行。

    运行过程如上图所示。

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  • scanf()输入float型数据出错

    千次阅读 2013-12-28 18:01:10
    我们这里用的是VC++6.0的编译环境,下面我们来讨论一下C语言中用scanf()输入float型数据出错问题。 >>出错代码例举: >出错代码1(含有结构体): #include struct student { float a[3]; }stu[5]; int main()...

    我们这里用的是VC++6.0的编译环境,下面我们来讨论一下C语言中用scanf()输入float型数据是出错问题。

    出错代码例举

    出错代码1(含有结构体):

    #include <stdio.h>
    
    struct student
    {
    	float a[3];
    }stu[5];
    
    int main()
    {
    	scanf("%f",&stu[0].a[0]);
    	return 0;
    }

    出错代码2(含有二维数组):

    #include <stdio.h>
    
    int main()
    {
    	int i = 0, j = 0;
    	float array[3][3];//float二维数组
    
    	for (i = 0; i < 3; ++i)
    	{
    		for (j = 0; j < 3; ++j)
    		{
    			scanf("%f",&array[i][j]);
    		}
    	}
    	
    	return 0;
    }

    从上面这两段代码来看,语法上应该是没有什么错误啊,可是为什么当我们输入数据的时候会弹出"error"呢?

    下面我们来分析一下原因:

    VC++6.0这个软件是98年的时候发布的。也就是说它产生于一个资源紧缺的dos时代,而浮点型占用资源比较大,所以VC++6.0在编译时会尽量不加入无关部分。

    当检测到你的整个代码里面没有需要用到浮点数据时,就不加入浮点链接库,从而导致错误。

    VC++6.0能正确的识别单个浮点型(float a;)、一维浮点型数组(float array[5];),但是却不能识别更加复杂一点的结构,如:二维以上的浮点型数组,结构体,等。

    因此,对于这样的问题,我们的解决思路可以从两个方面来考虑:

    • 1.让系统自己能识别并添加浮点链接库,支持浮点运算。
      • 1).在代码中显式的定义一个浮点型的变量,并初始化,让系统知道我用了浮点型数据。
      • 2).自己编写浮点型运算函数。
    • 2.将不能识别的数据类型改为能识别的数据类型。
      • 1).将二维数组转化为一维数组
      • 2).或者直接转化为单个变量

    解决办法简单举例:

    在代码中定义一个浮点型的变量并初始化,如:

    #include <stdio.h>
    
    int main()
    {
    	int i = 0, j = 0;
    	float a = 1.0;//定义一个float型变量,并初始化
    	float array[3][3];//float二维数组
    
    	for (i = 0; i < 3; ++i)
    	{
    		for (j = 0; j < 3; ++j)
    		{
    			scanf("%f",&array[i][j]);
    		}
    	}
    	
    	return 0;
    }


    转载请保留原文地址:http://blog.csdn.net/nonknown/article/details/17635039



    参考资料:http://www.doc88.com/p-490187404796.html

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