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)

下载MNIST数据集出现：urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden，本地使用MNIST数据集
解决办法：将网页地址更换为本地地址

1.打开MNIST函数定义文件MNIST.py，定位到resource，分别复制resources中的四个网址，用浏览器打开并下载到制定文件夹，本文为：/home/zhiren/ZR/数据集/MNIST_data
（"http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz", 
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz", 
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz", 
        ("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz", 

2.将源网址替换为本地地址，如下图所示。

首先，下载mnist数据集到本地，下载地址：https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
保存到一个文件夹中，
然后编码：(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(’/home/mayahong/NLP/TensorFlow/tensorflow-101-master/mnist/mnist/mnist.npz’)

此路径为你刚刚保存的路径！
注意，本地缓存 MNIST 数据集(mnist.npz)的相对路径（/.keras/datasets），在mnist.load_data(‘地址写绝对路径（就是mnist.npz保存的路径）’)，如果写相对路径，keras就会去/.keras/datasets里面找mnist.npz，可能找不到。
写相对路径(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(‘home/mayahong/NLP/TensorFlow/tensorflow-101-master/mnist/mnist/mnist.npz’)出错：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/home/mayahong/.keras/datasets/home/mayahong/NLP/TensorFlow/tensorflow-101-master/mnist/mnist/mnist.npz’
写绝对路径正确：mnist.load_data(’/home/mayahong/NLP/TensorFlow/tensorflow-101-master/mnist/mnist/mnist.npz’)正确！

1、下载MNIST数据集下载地址
https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat

2、查看scikit数据根目录
from sklearn.datasets.base import get_data_home 
print (get_data_home())
# C:\Users\lenovo\scikit_learn_data

3、在2中的文件目录下创建mldata文件夹，将下载的文件放到mldata文件夹中

4、在代码中加入如下代码：
mnist = fetch_mldata('MNIST original'）